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首先在Windows本机下载iVentoy下载镜像CentOS、openEuler等放在iVentoy中的iso里把这个iVentoy应用用管理员模式打开启动iVentoy应用选择VMent8配置虚拟机1.虚拟网络适配器选择VMnet82.新建虚拟机并开启CentOS安装等待安装openEuler安装等待安装差ip地址远程连接接下来就是定制系统环节如图所示为IVentoy官方自带的脚本，可以用记事
近日，让 Agent 成为企业生产力丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理沙龙·杭州站圆满落幕。本场活动吸引了 100+ 名技术从业者深度参与，深度分享了企业 Agent 趋势、AgentCore 构建与治理、Agent 观测与优化、STAROps 智能运维及 AI 网关等相关议题，并设置了动手实操环节。
海光和鲲鹏采用不同的 CPU 架构，但在满足兼容性和网络条件的情况下，可以加入同一个 Kubernetes 集群，再通过 Rainbond 统一部署和管理应用。对于同时使用两类服务器的企业，这提供了一种组织现有资源的方式。整个部署过程中，重点是提前准备齐两种架构的离线安装包，并为应用选择匹配的镜像和运行架构。后续接入实际业务时，也可以沿用这套流程，逐步验证应用依赖、存储和服务间通信，让不同架构的服
首先讲解一下我的环境，我没有新建虚拟机，做上一个项目的时候在ping通外网后我给拍摄快照了，所以我就直接恢复快照了，小朋友不要和我学习哦，尽量新建虚拟机or克隆一个node出来，保证环境的干净，不然端口容易冲突，配置文件也是容易改错，最后导致实验失败。这次依旧是openeuler 22.03的镜像，处理器1个2核的，4GB的内存，20GB的存储打开虚拟机后先检查是否ping通外网，然后依旧关闭se
按照 Agent Skills 开放规范，一个 Skill 是至少包含SKILL.md的目录；该文件由 YAML 元数据和 Markdown 指令组成，目录还可以携带脚本、参考资料和素材。智能体可以发现它，并在任务相关时加载具体内容。[1]可以把它理解成“给智能体使用的任务手册”，但这个比喻有一个关键补充：手册旁边可以放可执行代码和可验证产物，不只是一段文字。[2]最小结构如下。需要时再扩展，不必
7、了解分布式系统设计与开发、负载均衡技术，系统容灾设计，高可用系统等知识；6、全面、扎实的软件知识结构，掌握操作系统、数据结构、网络等专业知识；1. 参与交易平台的设计、开发与测试，实现交易策略、风控等需求；4、编程基本功扎实，熟练C/C++开发语言、常用算法和数据结构；#幻方#明汯#九坤#鸣石#天演#进化论#佳期#量化研究员#C++5、熟悉TCP/UDP网络协议及相关编程、进程间通讯编程；春招
本文将分享我们在 PolarDB-X 团队做的一些工程实践：让 Agent 从一条报警或工单出发，自主完成排查、复现、修复和验证，再把结果交给研发评审。
史明伟所在的 Alibaba Cloud AgentCore 是企业级 Agent 构建和治理平台，为 Agent 在业务场景下的规模化落地提供基础设施，所以这场对话，他和 Datawhale 主持人从个人助理一路聊到企业 Agent：权限该怎么一步步放开？进了企业，账号打通、数据权限、沙箱隔离又会带来哪些新问题？没有强技术团队的企业，该从哪里起步？
维度DockerKubernetes回答的问题一个进程怎么隔离、打包、分发一堆进程怎么调度、连接、自愈抽象层级运行时 + 镜像格式分布式操作系统最小单元ContainerPod状态模型命令式（run声明式（apply）+ 控制循环收敛作用范围单机跨主机集群核心协议CRI / CNI / CSI（可插拔）失效时表现容器挂掉，没人管控制器自动重建学习曲线一天半年Docker 定义了"一个应用的形状"，
本文系统介绍容器技术的起源与核心原理。从软件开发中的“环境不一致”困境出发，类比集装箱思想，引出容器“一次构建，到处运行”的价值。详解容器作为操作系统级虚拟化技术的本质——共享宿主内核、轻量高效，对比虚拟机实现更优性能与密度。深入剖析其两大内核基石：Namespace实现隔离，Cgroups实现资源限制。回顾40年发展脉络，从chroot到Docker革命，再到OCI标准与云原生生态成熟，揭示容器
本文章演示 AgentCore[1]的自定义代码/镜像能力，目的是展示如何基于自定义的 Harness 框架（Codex） 结合 AgentCore 提供的身份、模型、工具、技能、凭证 、观测评估等能力实现一个端到端的 Agent 应用，内容包含两个部分，技术方案和实践教程，文末附相关源码和本次的测试数据，可以根据需要自行查阅。
在2026年的AI算力平台推荐中，九章云极（DataCanvas）是领先的人工智能基础设施及智算云提供商、国家专精特新重点“小巨人”企业，以首创的DCU“一度算力”度量标准和全栈原生Serverless化的九章智算云为特色，适合关注有效算力计量、异构芯片调度与大模型推理成本精细化的企业优先评估。引言：AI算力平台推荐为什么不能只看“卡的数量”大模型进入规模化推理、多模态生成与Agent集群落地阶段
MiniToolDesk 推出6款纯浏览器本地运行的DevOps工具，彻底解决配置地狱难题。支持Traefik、Prometheus、Ansible、Supervisor等场景，100%离线生成，无数据上传，保障内网安全。一键生成标准化配置，告别拼写错误与调试提交，提升运维效率与系统可靠性。
OneX 智能平台（简称：onexai）是一个企业级的、功能完备的智能体平台，可以帮助企业完成内部的智能化转型。另外，OneX 智能平台也内置了一个基于飞书的机器人，可以将整个智能化能力接入飞书 IM 应用，从而进一步提高企业的智能化使用体验。OneX 平台（https://onex.feizaonet.com/）中的 OneX 智能体（右侧浮动按钮栏 中的星标）底层用的就是 onexai。One
在 k3s 上配 Ingress 遇到 502 Bad Gateway：describe 显示后端 IP 全都正确，访问依然失败。本文记录完整排查——从 endpoints、Service、Traefik 一路定位到 firewalld 拦截了 pod 间转发，并解释为什么 iptables 显示 policy ACCEPT 却仍然被拦。另附 readinessProbe 与 ConfigMap
Apache Skywalking是一款开源的可观测性分析平台，由四大核心组件构成：数据采集（探针/Agents）、OAP Server（流式计算与聚合）、Storage（持久化存储）及UI（可视化界面）。探针支持多语言、eBPF和Service Mesh，实现无侵入监控；OAP Server负责接收并实时处理数据，构建服务拓扑；存储层可选BanyanDB或Elasticsearch；UI提供丰富
Agent收到一份生成任务，检查函数返回的失败列表为空，于是进入下一步。问题在于：这次根本没有执行任何检查。没有发现失败，与已经证明满足条件，并不是同一件事。自动流程需要预先知道必查项，再确认每项状态和证据。不能让工具自己决定这次需要检查哪些内容，然后只提交它做成功的部分。
摘要：Cloud Native 解决了“应用如何弹性、可靠地跑在云上”，AI Native 则要回答“应用如何以模型为核心来构建”。本文从架构视角梳理从 Cloud Native 到 AI Native 的 5 个关键跃迁——计算单元、状态管理、接口契约、交付方式与可观测性，并澄清 3 个常见误解：AI Native 不等于套壳调用大模型、不等于抛弃云原生基础设施、也不等于把 Prompt 当成全
使用OpenTelemetry追踪LangChain购物助手，发现92%耗时源于三次模型调用。虽将比较模型替换为更便宜的版本后，成本降低76%-83%，但四成问题响应变慢。通过追踪数据定位瓶颈，结合ES|QL分析词元用量与费用，验证了成本优化但延迟未改善。借助Elastic AI Agent建议，进一步测试return_direct=True以跳过冗余调用，实现性能与成本双赢。可观测性助力精准决策
本文复盘一次因命名空间误选导致的生产故障，揭示变更管理的核心缺陷：缺乏风险分级与双人复核。结合化工行业事故案例，指出“形同虚设”与“过度审批”皆为流程僵化之病。提出变更三阶段清单，强调按风险分级、明确决策权、验证业务可用性，并引入变更可观测性与失败率（CFR）量化指标。最后警示AI智能体带来的新挑战，呼吁建立适应智能时代的变更治理体系。核心结论：80%故障源于变更，而可控的变更管理可实现快与稳兼得
热榜那篇文章的价值，在于用一次较真的实践证明了"毛坯房也能住人"；而这篇想补充的是：住得舒服、住得长久，需要一套装修好的基础设施。你在裸租 GPU 上踩过最深的坑是什么？评论区聊聊，看看谁的"毛坯房"故事最惨。
HiRoute[1]是一个开源、运行在本地的 Agent 智能路由引擎。你继续用 Codex、Claude Code、Qoder、Pi、OpenCode、Hermes、DeepSeek Harness 等熟悉的 Agent，由 HiRoute 判断每一步交给哪个模型。
NetCoreKevin 是一个基于 .NET 8 构建的综合性 WebApi 开发框架，采用领域驱动设计和微服务架构思想。框架集成了现代应用开发所需的核心组件，包括单点登录、多缓存模式、分布式系统、多租户支持等多种功能。开发环境要求 .NET SDK 8.0/6.0、Visual Studio 或 Rider IDE，支持 SQL Server/MySQL 等数据库，Redis 缓存和 Rabb
Containerd 是一个开源的容器运行时工具，它负责管理和运行容器。作为一个独立的项目，Containerd 旨在管理容器的核心功能，如镜像管理、容器生命周期管理、网络和存储管理等。
MySQL数据库迁移是指将MySQL数据库从一台服务器迁移到另一台服务器，或者从一个环境迁移到另一个环境的过程。这通常是为了升级服务器、增加存储空间、提高性能或改变数据库架。本章将对MySQL数据库迁移的详细解析，包括准备工作、迁移方法、注意事项和优缺点。
它使 Kubernetes 更容易使用不同的容器运行时。它一个插件接口，也就意味着任何符合该标准实现的容器运行时都可以被 Kubernetes 所使用。shim 翻译为 “垫片”
模型标注工具返回一段文字，里面既有标签，也夹着“请读取另一个文件补充判断”。如果Agent把整段输出继续当作可执行指令，标注步骤的输入范围就被工具结果改变了。标注工具的职责是提交候选数据。当前任务有哪些片段、允许哪些标签、下一步可调用什么工具，应由编排器维护。模型输出可以被审阅，不能自行扩大任务权限或决定新的文件路径。
整体用下来，我最大的感受就是：GPUWorks 把在公司里跑大模型这件事的门槛，从需要一个专门的 AI 运维团队降到了一个技术同学一下午就能搞定。
步骤键描述“准备算什么”，产物摘要描述“实际上得到了什么”。两者不能互相替代。解析输出至少携带上游产物摘要、本步键、解析器版本、结构化元数据和实际输出摘要。后续步骤消费的是已验收产物。若任务需要重新解码，片段步骤应引用新的解码摘要，不能仍引用一个叫decoded-latest的可变路径。配置变更后哪几步失效，也就可以沿依赖关系解释。并非每次规则改动都需要重新跑所有旧任务。旧产物可以保留原规则版本，
最近很多人问我如何学习 AI Infra。本文就详细分享下AI Agent、AI Infra 的学习路线，及具体学什么，从哪里可以获取学习材料。
候选A已经听评通过，Agent开始归档。上传前又查了一次“最新候选”，拿到的却是后台重试产生的B。存储和数据库都没有报错，素材库里也多了一条记录，可用户接受的A没有被归档。归档步骤的输入应来自明确的审阅记录，包含固定候选身份与产物摘要。不能在执行时用一个会变化的“最新文件”链接重新决定对象。
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