策悟斋

说起来挺巧的。 上周面试美团，某位面试官在闲聊时提到，美团内部现在 All in AI，认为大模型的能力是没有上限的。他提到了 harness、spec、skill、human in loop 这一套技术体系，认为只要约束设计得足够严密，AI 就能实现”基本所有的事情”。 聊得很自然，我也没有当场反驳。但路上一直在想这件事——他说的这套东西我日常也在用，确实能解决不少问题，但要说它没有上限，这个判断我不太认同。 约束够强就能解决一切问题吗human in loop 是目前 AI Agent 架构里的常见模式：AI 做决策，但人在关键节点确认或干预。harness 是约束框架，spec 是规格定义，skill 是技能单元。这套体系设计得挺好，我自己也用过。 但我有两个问题，面试官没有给出回应。 第一个问题：权限管理。 当 AI 能够调用工具、执行操作、管理资源时，权限边界在哪里划？ 举个例子。如果 AI 要帮你发一封邮件，它需要读取你的邮件内容、获取联系人权限、理解上下文——这些东西一旦授权给 AI，边界在哪里？它会不会在”正常操作”的范围内做超出你预期的事情？ 更具体一点：AI 看到 ...

前言说起来有点丢人。 上个月我的腾讯云服务器被干了，直到现在才有时间写一篇博客来复盘。不是什么高级货色，就是最老套的SSH弱密码爆破。当时服务器的归属变动有些需求，临时设置了弱密码，正好中了下怀。攻击者从爆破成功到植入后门只用了13秒，全程自动化，第二天看日志才发现。 背景4月28日晚上23:34:02，爆破成功了。 其实下午14:03攻击者就开始尝试SSH爆破了，一直爆到晚上23:30才开始密集攻击，每两秒一次，大概四分钟后23:34:02，密码被破掉了。算下来整个爆破过程持续了差不多9.5小时。 爆破用的是腾讯云上海节点的IP，挺讽刺的，自己家的云跑攻击，对象还是自家的。 13秒发生了什么23:34:02到23:34:15，这13秒里攻击者干了这些事： 23:34:05 sudo whoami 测试权限，发现是sudo用户。23:34:05 useradd创建了个傀儡账号admin。23:34:08 rm -rf /root/.bash_history 删掉历史记录，想抹痕迹。23:34:08 tee /usr/bin/adb0 写入后门二进制，5MB的ELF。23: ...

前情提要昨天晚上，我往博客发了一篇新文章。 hexo d 执行完毕，终端显示一切正常： 1234Deploying: gitSite updated: 2026-04-15 00:52:55HEAD -> master (forced update)Deploy done: git 第二天打开博客首页一看————新文章呢？ 再点进文章详情页——居然是正常的。 明明推送成功了，Hexo 没报错，GitHub 上 master 分支也能看到新文件。但网页就是不给力。 这是怎么回事？ 排查思路：自下而上，一层一层排除遇到”发布成功但页面不对”的问题，第一反应是不要慌，先搞清楚问题出在哪一层。 源文件还在不在 本地生成的静态文件对不对 Git 远端分支内容对不对 线上域名实际返回什么 DNS 和响应头里有没有缓存的痕迹 第一步：确认源文件没问题源文章在 source/_posts/从Openclaw迁移到Hermes-三天真实体验.md，front-matter 齐全，abbrlink、日期、分类都正常。 结论：源文件没问题。 第二步：确认本地生成产物public/ 目录下，20 ...

前言说起来挺巧的。 本来我不是要换 agent。龙虾用了两个多月，代码写得让我难受，但该跑的都在跑，没出什么大问题。换平台的念头有过，切换成本摆在那儿，一直没动。 前两天闲来无事刷 L 站，不知道怎么点开了 Hermes 的 GitHub。 The self-improving AI agent — it creates skills from experience, improves them during use, nudges itself to persist knowledge, searches its own past conversations. 看完了。 不是「哦，听起来不错」。是「这个设计……有点东西」。不确定它能不能做到，但这个目标本身让我觉得值得认真看一下。 花了一整天读架构文档，晚上开始迁移，把能跑的都跑起来了。现在是第三天，有些东西还在调。整体感受是：它超出了我最初的预期。 每当发现一个有意思的项目，我总想把为什么觉得它有意思说一说。 背景OpenClaw（也就是前阵子很火的龙虾）实际跑了快俩月。 虽然有很多自媒体带节奏的原因，但是我确实没想到国内的大 ...

这篇想先把目标说清楚： 我想做的，不只是一个多 Agent 协作框架，而是一个基于 Agent 的社交网络生态。最终形态是，人人都拥有自己的 Agent，人人都通过 Agent 实现社交、协作和关系维护。 这不是“给开发者用的玩具系统”，而是我希望能逐步走向日常化的基础设施。 1. 我真正要解决的问题现在很多 Agent 系统都在追求更强的单体能力，但我更关心一个社会性问题： 当 Agent 的数量足够多时，它们如何像人类一样进入一个可持续的社交网络？ 这里的“社交”不是简单发消息，而是完整的关系链条： 如何发现彼此。 如何建立信任。 如何长期协作。 如何在冲突中达成共识。 我想做的是这套关系网络的底层规则和基础设施。 2. 为什么这个方向成立我把这个方向和 IoA 的两篇工作对照过，结论是：愿景和技术路径是对得上的。 arXiv:2407.07061 给出的核心判断是：异构 Agent 要实现大规模协作，需要互联网式的连接方式、集成协议和动态会话控制。 arXiv:2505.07176 把 IoA 的关键能力总结为：发现、通信、任务匹配、共识与冲突解决、激励机制。 OpenBM ...

论文链接：Vision-Language-Action Models for Robotics: A Review Towards Real-World Applications 如果用一句话概括这篇《Vision‑Language‑Action Models for Robotics: A Review Towards Real‑World Applications》，那就是：它第一次用“全栈视角”认真回答——到底怎样把大模型真正变成会干活的机器人。 很多文章谈“让 LLM 控制机器人”，停留在高层规划：模型输出“去拿红杯子”，下面是另一个控制模块去执行。作者认为，这还称不上真正的 Vision‑Language‑Action（VLA） 模型。他们给了一个非常严格的定义： “VLA 模型以视觉观测和自然语言指令为必需输入，并直接输出控制命令；只做技能索引的高层策略不算 VLA。” 这篇文章的野心，就是在这个定义之上，给出 VLA 领域从挑战 → 架构 → 模态处理 → 训练与数据 → 机器人平台 → 评测与实践指南的一条完整主线（见论文第 2 页图 1）。 下面我按“读者视角” ...

1. LRU 缓存概述LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种经典的缓存淘汰策略。其核心思想是：当缓存空间不足时，优先淘汰最久未被访问的数据。 LRU 缓存广泛应用于操作系统（如页面置换）、数据库（如缓冲池）、Web 服务器（如 HTTP 缓存）以及各类应用系统中，用于在有限内存中高效管理热点数据。 2. LRU 缓存的核心操作一个标准的 LRU 缓存需支持以下操作： Get(key)：获取 key 对应的值；若 key 不存在，返回 -1（或其他约定值）。访问后，该 key 应被标记为“最近使用”。 Put(key, value)：插入或更新 key-value 对。若缓存已满，则淘汰最久未使用的项。 时间复杂度要求： Get 和 Put 操作均需 O(1) 时间复杂度。 3. 数据结构选择要实现 O(1) 的 Get 和 Put，需结合两种数据结构： 3.1 哈希表（map） 提供 O(1) 的 key 查找。 存储 key 到链表节点的映射。 3.2 双向链表（Doubly Linked List） 头部：最近使用的元素。 尾部：最久未使 ...

中间件的概念和原理What is 中间件在Web应用开发中，中间件（Middleware）是位于应用程序与服务器之间的软件组件，能够拦截HTTP请求和响应，并执行特定的逻辑处理。说通俗一点就是，在开始做你真正想做的事之前，要把一些杂活先干完。例如鉴权登录、身份验证、日志记录等等等等。 Why is 中间件中间件的核心思想是 分层处理 和 职责分离。通过将通用的、与业务无关的逻辑抽象出来，放在中间件中处理，可以让业务代码更加 简洁、专注、易于维护。同时，中间件采用 链式调用 的方式，形成一个处理管道，请求依次经过各个中间件，每个中间件都可以在请求到达业务逻辑之前或之后执行特定的操作。这样做一定程度上可以避免屎山产生，对于整个项目的架构和可拓展性起着很重要的作用。 How is 中间件Gin的中间件工作原理基于责任链模式（Chain of Responsibility Pattern）。这种设计模式允许多个处理器依次处理同一个请求，每个处理器专注于自己的职责领域。说白了就是挨个问一遍，谁能干谁干，干不了就甩给下家。每一层只关心自己那一档子事，能处理就处理，不能处理就把业务原封不动往下传，直 ...

一、Slice的底层数据结构切片是 Go 中的一种基本的数据结构，是对底层数组的一个动态、灵活的视图。使用这种结构可以用来管理数据集合。切片的设计想法是由动态数组概念而来，为了开发者可以更加方便的使一个数据结构可以自动增加和减少。但是切片本身并不是动态数据或者数组指针。 在golang runtime中，slice的实现并不是一个指针，而是一组结构体:123456// runtime/slice.go 中的定义type slice struct { array unsafe.Pointer // 指向底层数组的指针 len int // 当前长度 cap int // 容量（从起始位置到底层数组末尾的元素个数）}切片本身并不是动态数组或者数组指针。它内部实现的数据结构通过指针引用底层数组，设定相关属性将数据读写操作限定在指定的区域内。切片本身是一个只读对象，其工作机制类似数组指针的一种封装。 切片（slice）是对数组一个连续片段的引用，所以切片是一个引用类型（因此更类似于 C++ 中的 Vect ...

摘要这篇文章给出一套可复现的 Harbor 私有镜像仓库部署流程，重点覆盖：安装、启动、登录、推送、常见报错与安全配置。适合内网团队快速落地。 一条可跑通的最小流程12345678910# 1) 下载并解压 Harbor 离线安装包wget https://github.com/goharbor/harbor/releases/download/v2.10.0/harbor-offline-installer-v2.10.0.tgztar -zxvf harbor-offline-installer-v2.10.0.tgzcd harbor# 2) 生成并编辑配置cp harbor.yml.tmpl harbor.yml# 3) 安装并启动./install.sh 完成后访问 http://<host>:<port>，使用 admin 账号登录。 前置检查12docker --versiondocker compose version 若 docker compose 不存在，再补装 compose 插件，避免 docker-compose: command n ...