开源之夏是由中国科学院软件研究所“点亮计划”发起并长期支持的一项开源项目活动，面向 AI 时代，以基础软件为技术核心，以 RISC-V 为生态重心，开源之夏 2026 全面聚焦操作系统、编译器、虚拟化、人工智能等关键领域，进一步强化开源协同创新，持续推动基础软件的坚实发展和 RISC-V 生态的成熟与繁荣。
龙蜥社区已参与多届开源夏。2026 开源之夏，龙蜥社区针对重要开源软件的开发与维护发布经典模式的 2 个项目任务，面向全球高校学生开放报名。中选学生将在项目资深开发者（项目导师）的指导下，参与开源贡献。欢迎高校学生找到感兴趣的项目，联系导师沟通意向。
龙蜥社区项目地址：
https://summer.ospp.ac.cn/org/orgdetail/4db41f94-f35e-48cd-b6d9-cd5512f5a213
报名时间
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报名截止时间：2026 年 8 月 31 日（建议尽早发送邮件联系导师，早投递、早沟通，优先锁定心仪导师的关注） -
任务完成时间：2026 年 11 月 30 日
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活动面向年满 18 周岁的高校在校学生。项目开发周期内，学生需保持在校学生状态。若已收到硕士或博士研究生录取通知，可提供录取通知书及相关说明材料。
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中国籍学生参与活动时需提供有效期内的身份证、教育部学籍在线验证报告（学信网）或显示预期毕业时间的在读证明。
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外籍学生参与活动时需提供护照，同时提供显示预期毕业时间的学生证、录取通知书、在读证明等文件。
更多注意事项查看学生指南：
项目详情
为 Lua-LSM 适配 RISC-V 架构与共享字典功能支持
项目链接：
https://github.com/openanolis/lua-lsm-kernel
项目描述：
Lua-LSM 是基于 Linux LSM 框架的可编程内核安全机制：安全策略以 Lua 小程序的形式运行在内核态，通过 securityfs 动态加载与卸载，无需重新编译或重启内核即可调整策略，适用于容器、云原生等需要快速迭代安全策略的场景。
本项目希望补齐 RISC-V 的架构支持，并在恰当的权限约束下把共享字典安全地透出到用户态，建立 "用户态下发数据 → 内核策略即时生效 "的双向通道，使策略逻辑与策略数据解耦。最终目标是让 Lua-LSM 在 RISC-V 上可构建、可加载、策略执行与错误回退路径行为正确，同时用户态可读写共享字典，在并发访问与模块卸载场景下无内存安全问题，并配套可复现的测试与使用文档。
技术要求：
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语言能力：熟练 C，理解并发原语，能读写中等规模并发代码。
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熟悉 Linux 内核模块开发流程，了解 LSM 框架的基本概念与 Hook 模型。
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具备目标架构的汇编基础。
让 AgentSight 扛住生产级流量：eBPF 采集管线的内存与稳定性攻坚
项目链接：
https://github.com/alibaba/anolisa/tree/main/src/agentsight
项目描述：
AgentSight 是一套面向 AI Agent 的可观测工具，不改一行 Agent 代码，用 eBPF 在内核层零侵入地抓取 LLM API 调用、token 消耗与进程行为，数据流经 Probes → Parser → Aggregator → Analyzer → GenAI → Storage 管线，完成 HTTP/HTTP2/SSE 解析、请求—响应关联与 token 计量，最终落存储并可视化，目前已能端到端跑通一条完整 trace。
本项目希望在不牺牲采集完整性的前提下，让采集管线在持续高负载下内存有明确上界、面对异常输入能容错降级不崩溃、并建立可复现的压测基线。最终目标是让 AgentSight 采集管线达到生产可用：持续高负载下内存有稳定上界、不随运行时间线性增长，全程无 OOM 与 panic 退出、采集完整性不回退，配套 before/after 量化报告。
技术要求：
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语言能力：熟练 Rust，理解所有权/生命周期与常用容器的内存行为，能读写中等规模并发代码。
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了解 AI Agent 的多步决策与轨迹概念
注意：学生结项后，可继续参与经典模式或领航模式。
入群 交流
欢迎加入钉钉群（钉钉群号：196800000490），与导师交流，还可添加社区助理-小龙钉钉 （钉钉号：18868841020） 咨询赛事相关， 欢迎各大高校学生报名参加。
—— 完 ——
