**java学习日志——Idea访问servlet404问题**最近学了servlet后开始尝试自己部署项目，无论是eclipse还是idea我都试过。但一路上的坎坷只有自己清楚。其中部署项目时最心酸也是困扰我最久的给servlet发送请求时出现404的问题。可能你把网上的方法试了遍，可依旧没解决你的问题。无论是注解配置（当然也可以是xml配置）还是服务器部署上都没什么问题，但就是出现40...

最近在开发一个开源 Agent 项目 ZenoAgent。因为调用商用大模型 API 成本太高，所以决定华为云 ECS 上部署一套本地开源大模型服务。本文记载了服务器部署大模型过程中踩的坑

本文基于 OpenClaw 开源仓库源码（4.5版本）进行深度分析，全面覆盖路由、会话隔离、安全边界、AI 推理执行引擎、上下文管理、ACP 协议、Cron 任务等核心模块，重点模块附有源码注解与 Mermaid 架构图，帮助读者系统性理解这套多渠道 AI 助手网关的设计原理。

本文基于 OpenClaw 开源仓库源码（4.5版本）进行深度分析，全面覆盖路由、会话隔离、安全边界、AI 推理执行引擎、上下文管理、ACP 协议、Cron 任务等核心模块，重点模块附有源码注解与 Mermaid 架构图，帮助读者系统性理解这套多渠道 AI 助手网关的设计原理。

作为一个长期使用 Java 的后端开发者，我对 AI Agent 的内部运作机制充满了好奇。为了深入理解 Agent 的工作原理，我决定动手写一个简单的 Agent 系统 —— ZenoAgent。本文记录了我在这个过程中的学习心得与技术实践，包括如何手写 ReAct 循环、在分布式环境下实现 Human-in-the-loop、尝试复刻类 o1 的流式思考以及探索错误处理机制。希望这些踩坑经验能

为什么同样的模型，Claude Code 能自动重构代码、提交 PR，而你写的脚本却只会吐出无法执行的废话？本文从一次真实的抓包分析切入，扒开 Claude Code 的“魔法外衣”，带你从零拆解 Agent 的核心骨架（ReAct 循环）与四大器官（上下文、记忆、RAG、MCP）。没有枯燥的理论，只有真实的工程哲学与避坑指南。如果你想知道如何把一个“只会聊天的 AI”变成“能干活的数字员工”，这

为什么同样的模型，Claude Code 能自动重构代码、提交 PR，而你写的脚本却只会吐出无法执行的废话？本文从一次真实的抓包分析切入，扒开 Claude Code 的“魔法外衣”，带你从零拆解 Agent 的核心骨架（ReAct 循环）与四大器官（上下文、记忆、RAG、MCP）。没有枯燥的理论，只有真实的工程哲学与避坑指南。如果你想知道如何把一个“只会聊天的 AI”变成“能干活的数字员工”，这

KVELL是一种比较新的数据存储方案，该方案主要是针对近年来性能不断提升的SSD去设计的。其核心就是内存索引+非顺序存储。同时对于SSD还有一些优化，比如类似fatcache的Slab机制，底层批处理I/O，非共享设计等等。总之，KVELL是针对现代SSD存储设计的一种存储方案，某种程度上又回到了原始的读写方式（顺序读写->随机读写）。不得不感叹一句，设计的魅力在于权衡！

作为一个长期使用 Java 的后端开发者，我对 AI Agent 的内部运作机制充满了好奇。为了深入理解 Agent 的工作原理，我决定动手写一个简单的 Agent 系统 —— ZenoAgent。本文记录了我在这个过程中的学习心得与技术实践，包括如何手写 ReAct 循环、在分布式环境下实现 Human-in-the-loop、尝试复刻类 o1 的流式思考以及探索错误处理机制。希望这些踩坑经验能

最近在开发一个开源 Agent 项目 ZenoAgent。因为调用商用大模型 API 成本太高，所以决定华为云 ECS 上部署一套本地开源大模型服务。本文记载了服务器部署大模型过程中踩的坑