app-server（基于 JSON-RPC 2.0 的应用服务端网关）：Codex 开源的执行服务端，Agent 通过它调用你暴露出来的「app」（业务能力），而非直连数据库。Thread / Turn / Item（会话线程 / 一轮交互 / 线程单元）：app-server 用这三个原语管理一次完整任务——Thread 承载上下文，Turn 是一轮「模型响应 + 环境反馈」，Item 是线程

本文针对国产超大模型（1.6T MoE）在国产算力环境下的生产部署难题，提出基于QCDO框架的系统化解决方案。通过容量（Q）、成本（C）、时延（D）、运维（O）四个维度，分四个关键步骤实现从"能跑"到"跑得稳、跑得省"的跨越：1）权重校验与环境确认；2）BF16小上下文功能验证；3）FP8多精度量化；4）Prefill/Decode分离部署。方案提供完整代码

摘要： 本文针对AI编码Agent（如Claude Code等）在获取Shell后可能引发的越权风险，提出基于Docker 28.x + runsc(gVisor) 1.0的沙箱隔离方案。方案遵循三原则：边界最小化、出网默认拒绝和特权操作前审查。通过配置gVisor运行时、加固容器启动命令及边界探测脚本，实现Agent在隔离环境中的安全运行。对比普通容器、gVisor和microVM的隔离强度，推

【摘要】2026年8月，多家主流大模型集体提价（如Kimi输出价涨2-4倍、智谱年涨83%），企业AI成本压力骤增。本文提供一套"三张账"框架（订阅账/调用账/自建账）和Python 3.12实测脚本，对比6大模型Token成本（附价格表），揭示： 输出Token单价是账单核心变量（如Kimi-K3达100元/百万Token）； 月调用量超200万次时，自建模型18个月可回本； 选型需规避6大坑（

主权 AI 落地的工程化，本质是把"合规硬约束"翻译成"可分级、可量化、可审计"的五段式路径：先分级、再量化、搭推理栈、连 Sovereign RAG、补审计闭环。2026 年的量化与主权云技术，已经让中小团队用消费级硬件跑起旗舰模型成为现实。你的企业里，哪些业务其实早该从公有云搬回内网了？欢迎在评论区聊聊你们的分级结果。

让「该算的才被算」——GDN 管 FFN 动态路由，QSA 管注意力稀疏检索，Gated Residual 稳住多路径训练，N-gram Embedding 在不动激活的前提下扩容。四者合力，把 125B 总参数的模型压到了 6B 激活的推理成本。对企业来说，这意味着前沿模型私有化的门槛又低了一截。如果企业想把 Qwen4 架构的能力稳妥地落到自有服务器、又不想从零搭建推理与运维链路，可评估环曜企

2026 年的 Agent 底座之争，争的不是"谁模型更聪明"，而是执行框架（Harness）的权属、数据边界与切换自由。Codex Harness 把框架开源、发动机闭源；DeepSeek Harness 连模型权重都开源、可内网闭环。企业选型时，建议先用本文的"四维评估模型"逐条打分，再按场景映射落地——尤其别忽略"被一家锁死之后换不换得动"这一条。你公司现在的 Agent 是卡在底座（模型权

2026 年的 Agent 底座之争，争的不是"谁模型更聪明"，而是执行框架（Harness）的权属、数据边界与切换自由。Codex Harness 把框架开源、发动机闭源；DeepSeek Harness 连模型权重都开源、可内网闭环。企业选型时，建议先用本文的"四维评估模型"逐条打分，再按场景映射落地——尤其别忽略"被一家锁死之后换不换得动"这一条。你公司现在的 Agent 是卡在底座（模型权

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2026 年的 Agent 底座之争，争的不是"谁模型更聪明"，而是执行框架（Harness）的权属、数据边界与切换自由。Codex Harness 把框架开源、发动机闭源；DeepSeek Harness 连模型权重都开源、可内网闭环。企业选型时，建议先用本文的"四维评估模型"逐条打分，再按场景映射落地——尤其别忽略"被一家锁死之后换不换得动"这一条。你公司现在的 Agent 是卡在底座（模型权