深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践-第一章：AI Agent 入门（转载）
转载声明 本文转载自李博杰的开源著作《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（v2.0）。作者：李博杰。原始项目：bojieli/ai-agent-book，在线阅读：bojieli.github.io/ai-agent-book，原始 PDF：AI-Agents-in-Depth-zh-CN.pdf。 原项目采用 Apache License 2.0 开源许可。下方正文采用原项目 book/ 目录的 Markdown 原文，仅做适配博客渲染的图片路径、标题属性和引用图片格式处理；未将原作内容主张为原创，请以原项目及其许可证文本为准。 系列导航 引言 第 1 章 AI Agent 入门 第 2 章 上下文工程 第 3 章 用户记忆和知识库 第 4 章 工具 第 5 章 Coding Agent 与通用 Agent 第 6 章 交互：观察与动作空间的扩展 第 7 章 Agent 的评估 第 8 章 模型后训练 第 9 章 Agent 的持续进化 第 10 章 多 Agent 协作 后记：回到 Agent = LLM + 上下文 + 工...
深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践-引言（转载）
转载声明 本文转载自李博杰的开源著作《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（v2.0）。作者：李博杰。原始项目：bojieli/ai-agent-book，在线阅读：bojieli.github.io/ai-agent-book，原始 PDF：AI-Agents-in-Depth-zh-CN.pdf。 原项目采用 Apache License 2.0 开源许可。下方正文采用原项目 book/ 目录的 Markdown 原文，仅做适配博客渲染的图片路径、标题属性和引用图片格式处理；未将原作内容主张为原创，请以原项目及其许可证文本为准。 系列导航 引言 第 1 章 AI Agent 入门 第 2 章 上下文工程 第 3 章 用户记忆和知识库 第 4 章 工具 第 5 章 Coding Agent 与通用 Agent 第 6 章 交互：观察与动作空间的扩展 第 7 章 Agent 的评估 第 8 章 模型后训练 第 9 章 Agent 的持续进化 第 10 章 多 Agent 协作 后记：回到 Agent = LLM + 上下文 + 工...
CLIProxyAPI 部署与应用指南：为 CLI 工具提供强大的大模型代理支持
CLIProxyAPI 部署与应用指南：为 CLI 工具打造专属大模型代理 项目仓库：router-for-me/CLIProxyAPI关键词：CLIProxyAPI、API 代理、多账号管理、OAuth 接入、Claude Code、OpenAI Codex 随着 AI 编程助手的普及，开发者们往往需要同时使用多种工具和多个 AI 平台账号。但如何在不同的 CLI 工具之间优雅地共享这些账号额度，同时避免繁琐的 API Key 管理？ CLIProxyAPI 正是为了解决这个问题而生。它是一个为 CLI 提供 OpenAI / Gemini / Claude / Codex 兼容 API 接口的代理服务器，让你可以轻松实现本地或多账户的 AI 模型统一调度。 这篇文章将带你完整了解 CLIProxyAPI 的核心功能、部署方式以及它在实际开发生态中的应用案例。 一、为什么需要 CLIProxyAPI？在实际的开发工作流中，我们常常会遇到以下痛点： 多账号管理困难：你有多个 ChatGPT、Claude 或 Gemini 账号，额...
Bitget Card 终极实测：加密货币如何丝滑进入日常消费与 AI 订阅？
对于加密货币持有者来说，最头疼的问题往往不是行情波动，而是“怎么把手里的 USDT 用出去”。频繁 C2C 出金不仅操作琐碎，还面临银行卡风控的风险。 最近我深度体验了 Bitget Card（基于 Bitget Wallet 生态），这张卡彻底打破了 Web3 与现实支付的围墙。它不仅解决了“最后一公里”的消费问题，还顺带搞定了 ChatGPT、Claude 等 AI 服务的订阅难题。 🚀 核心工作流：从资产到消费通过 Bitget Card，你的加密资产不再是交易所里的一串数字，而是变成了随时可用的购买力： graph LR A[Bitget 账户/钱包] -->|持有 USDT/USDC| B(Bitget Card) B -->|绑定| C{支付场景} C -->|AI 订阅| D[ChatGPT / Claude / Midjourney] C -->|移动支付| E[微信 / 支付宝 / Apple Pay] C -->|线下...
OpenClaw 免费模型全指南：渠道、场景、额度与最详细获取方式
适读人群：希望把 OpenClaw 跑起来、但暂时不想付费的个人开发者与轻量团队。文章目标：一篇看完，直接配置成功。 一、先说结论：OpenClaw 免费模型怎么选？如果你只想快速上线，建议先用这套组合： Google AI Studio（Gemini 免费层）：通用对话、总结、轻代码 Groq（超低延迟推理）：高速问答、命令生成 OpenRouter Free 路由：多模型兜底与对比测试 硅基流动 / 火山方舟 / DashScope 等国内平台免费额度：国内网络场景更稳定 这样做的好处是： 单一渠道限流时，OpenClaw 可以自动故障转移 同时兼顾速度、质量、可用性、网络可达性 早期几乎 0 成本就能覆盖大多数日常任务 二、免费模型渠道总览（含场景与额度） ⚠️ 说明：免费额度会随平台活动、地区、风控策略变化。下面给的是“常见区间 + 实操经验”，请以各平台控制台实时显示为准。 渠道 常见免费模型 常见免费额度（参考） 最适合场景 注意事项 Google AI Studio Gemini 系列（如 Flash） 新账号通常有...
OpenClaw 从零到一配置部署完整教程
📦 版本信息：本文基于 OpenClaw v2026.3.2 编写🕒 更新时间：2026 年 3 月 8 日🔗 官方仓库：https://github.com/openclaw/openclaw📚 官方文档：https://docs.openclaw.ai 一、OpenClaw 是什么？OpenClaw 是一个多通道 AI 代理网关系统，可以让 AI Agent 通过 Telegram、WhatsApp、Discord 等消息平台与你交互，同时支持： ✅ 多模型支持：Claude、Gemini、Qwen 等 LLM 自动故障转移 ✅ 多通道消息：Telegram、WhatsApp、Discord、Slack 等 ✅ 技能系统：GitHub 操作、天气查询、笔记管理等 50+ 内置技能 ✅ 定时任务：自动执行周期性任务（日报、监控、备份等） ✅ 设备管理：配对 macOS/iOS/Android 设备，远程控制 ✅ 持久记忆：会话历史、长期记忆、上下文压缩 适用场景： 个人 AI 助手（通过 Telegram 随时对话） 自动化任务执行（定时...
2026年主流VPS提供商全方位评测：基于IDCFlare社区实战反馈
📌 概览在 VPS 圈子里，商家的口碑往往比官方参数更重要。本报告通过深度遍历 IDCFlare 社区在 2026 年的讨论和实测评论，筛选并整理出目前市面上最具代表性的几家 VPS 提供商的真实优缺点。 另外，文中关于 RackNerd、搬瓦工等热门年付机的在售档位，我也参考了 stock.vpszdm.com 截至 2026-04-21 的公开库存页信息做了补充。这样读者看到的就不只是“口碑印象”，还会带一点当前市场上的真实在售感。 无论你是追求极致稳定的企业用户，还是寻找极致性价比的“折腾家”，这份基于真实口碑的报告都将为你提供决策参考。 📊 核心商家横向对比表 商家 核心机房 线路类型 价格区间 推荐指数 核心优势 DMIT 洛杉矶等热门优化机房 CN2 GIA, CMIN2, 9929 $39+/年 ⭐⭐⭐⭐☆ 高端优化线路口碑最稳 RackNerd 美西/美中/美东/欧洲多个机房 常规 BGP $10.6-62.49/年 ⭐⭐⭐⭐☆ 年付特价档位多，机房选择灵活 AkileCloud 日本&#...
全球及各地区公共 DoH 服务器汇总与实战评测 (2026版)
1. 什么是 DoH (DNS over HTTPS)？DoH (DNS over HTTPS) 是一种通过加密的 HTTPS 协议进行域名解析的方案。传统的 DNS 查询通过 UDP/TCP 53 端口发送，是明文的，极易受到运营商劫持、中间人攻击或流量监控。 DoH 的核心优势包括： 隐私性：查询内容被 TLS 加密，第三方（包括 ISP）无法窥视你访问了哪些域名。 安全性：防止 DNS 投毒和劫持，确保获取到最准确的解析结果。 规避审查：由于 DNS 流量混杂在 HTTPS 流量中，防火墙很难对其进行有针对性的干扰。 2. 2026 年主流 DoH 服务器汇总与实测以下数据基于上海电信网络环境实测（测试时间：2026-02-06），通过自动化脚本进行多轮探测取平均值。 🇨🇳 国内推荐（极速、高可靠）对于国内用户，首选大厂提供的 DoH，确保最低的解析延迟和最佳的 CDN 调度。 厂商 DoH 地址 实测延迟 (上海) 特点 阿里云 (AliDNS) https://dns.alidns.com/dns-query 86.95 ms 响应极...
Arthas 生产环境实战手册：深度排查与故障修复
1. 概述在现代微服务架构下，Java 应用程序的运行时行为极具复杂性。传统的离线调试与日志记录模式在面对瞬时的性能波动、内存泄漏或逻辑异常时，往往由于时效性差、数据缺失或侵入性强等缺陷，难以快速定位根因。 Arthas 作为阿里巴巴开源的 Java 动态诊断工具，基于 Java Instrumentation 机制，提供了非侵入式（Non-invasive）的运行时观测能力。本文旨在从底层原理、方法论构建、场景驱动实践以及生产环境合规性等维度，系统性地阐述如何利用 Arthas 构建高效的线上诊断体系。 2. 底层架构与技术实现原理理解 Arthas 的技术栈有助于在极端场景下做出正确的工程决策。 2.1 Java Agent 与动态 Attach 机制Arthas 采用 Dynamic Agent 挂载模式。利用 JDK 的 com.sun.tools.attach API，通过 Unix Domain Socket 或 TCP 协议与目标 JVM 通信，触发 VirtualMachine.loadAgent() 操作。这使得诊断工具可以在不重启应用的前提下，将诊断字节...
