几乎所有 Agent 框架最后都会长成同一个样子：模型说要调工具 → 执行 → 把结果喂回去 → 再问模型。真正拉开差距的，是这套循环怎么抽象。Harness ...

问题从来不是「不知道该做什么」。治理方法论早就写明白了，缺的是人——准确说，是缺愿意做重复性文档工作的资深人力。

作者：（数据库界华少）｜公众号「shunwah星辰数智社」9 月 20 日那批安全可靠测评名单里，集中式赛道又多三家新厂商。

很多人 git clone 完 deepseek-harness，打开 packages 目录，看到几十个包，就放弃了。

前阵子接手一个金仓库做例行巡检，第一眼数据漂亮得我想直接交差：缓存命中率 99.99%，死锁 0，锁等待 0，回滚率 0.059%，WAL 归档 216 个零失...

RAG 效果不好，十次里有七次不是模型的错。Embedding 没换错，Prompt 也写得清楚，检索出来的东西就是不对。因为原料在进门那一刻就已经坏了：被截断...

明明心里有一些念头，却总被别的声音压下去。 想换工作，又觉得 “不稳定”；想开始一件新事，又觉得 “太晚了”；想拒绝别人，又怕 “别人会失望”。

我们总以为项目做砸，是因为技术不够、人手不够、客户太善变。我做了二十年研发，见过太多项目，真正的死因往往安静得多：没有人问一句「这个到底用来干什么」。

这块盘 40G，用了 31G，上面跑着几个自己的小服务、一个 mysql、一个 redis、还有一堆早就忘了为什么装的东西。这台机器已经连续跑了两百多天没重启过...

很多人说，现在很多工具类项目都落地了。这个我不否认，我自己也落地了不少。但这个，和“替代裁员”其实不是一回事。​

大模型时代的安防逻辑正在改写：过去我们防的是"说错话"，现在要防的是"做错事"。智能体（Agent）能调用工具、执行操作、读写数据、自主规划任务——能力每前进一...

一个 FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）同时活在四个世界里，他是这四个世界的连接件。

▲ 能力已经堆得很高，但通往业务的桥还没修完

最近刷遍各大自媒体平台，铺天盖地都是"AI颠覆行业""AI取代人工""全民AI时代来临"的鼓吹式言论。

过去两年，我见过太多这样的对话：业务负责人拍着桌子说，"我们买个大模型，数据乱的问题是不是就解决了？"——每当此时，我都想先泼一盆冷水。大模型很强，但它不是数据...

在 AI 浪潮下，不少企业跃跃欲试，想用大模型解决数据治理难题。传统数据治理一直面临痛点：

云原生铺开了，Serverless 也有了，AI 自动调优天天在喊。按说运维该更省心才对。可这几天我在腾讯云架构师同盟群里，看大家聊得最多的不是「AI 多牛」，...

很多人做 RAG，第一步就把“检索 + 生成”写死了，然后发现问得稍微绕一点就答不上来。其实 LangChain 官方已经把常见的 RAG 架构归纳为三类：2-...

很多团队第一次把大模型接到自己产品里，都会卡在同一个问题上：我到底该用 RAG、长上下文，还是微调？