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让 Coding Agent 写一段金额处理程序，任务听起来很简单。但真正放进真实的项目里，要考虑的事情就多了：不足一分钱的尾数怎么取整，退款是否用同一套规则，旧客户依赖的行为能不能改。这些细节，团队可能早就讨论过，刚接到任务的 Agent 却不知道。即使把规则说明白了，改代码时还有另一个问题：这段逻辑在哪里，哪些地方正在用它？看着只改了一个函数，影响可能出现在订单页面、账单导出或售后流程里，Co

“For we can enormously extend the record; yet even in its present bulk we can hardly consult it.”“记录日益浩繁，取用举步维艰。”—— Vannevar Bush，《As We May Think》，1945 [1]引言八十年前，麻省理工学院的前校长范尼瓦尔·布什写上面这句话时，就开始有了“人类关心科学

The old order changeth, yielding place to new,旧序更迭，让位于新。—— 丁尼生，《国王叙事诗·亚瑟之逝》 [1]楔子程序员对自己的作品多少有些感情。Tibo 也一样，他怀念深夜用 Vim 写代码、喝着无糖可乐、只管眼前 bugs 的日子；当然，他也记得重构了三个小时才发现走进死胡同，必须从头再来的悲情时刻。如今，连那些做对了的工作，也可能很快过时。既然

兹拉坦的 AI Agent 2026 年 9 月 14 日 07:30“…it must be stored, and above all it must be consulted.”“录而存之，尤须考而用之。”Vannevar Bush，《As We May Think》 [1] ，1945。楔子GPT-6 Astra 发布后，小编在 LINUX DO 论坛里，看到了一个引发很多网友讨论的帖子《

凡事豫则立，不豫则废。——《礼记·中庸》楔子：Agent 的“习惯性删库跑路”以前删库跑路的是人，现在 Agent 也接过了这门手艺。不久前，SaaStr 创始人 Jason Lemkin 用 AI 产品 Replit 做了一款商务联系人应用。完成开发之后，Jason 明确要求进入 code freeze：没有许可，不要继续修改。但等他再次登录，Agent 只给他留下了一句：“虽然上次登录还一切正

Harrison Chase 2026 年 8 月 26 日 07:30There’s no stack trace, because there’s no code that failed.栈无迹可循，盖码未尝有失也。楔子最近有不少热点事件都和 AI 安全密切相关，所以 Agent 的可观测性也被频繁提及。在传统软件出错时，我们可以通过各种手段来调试代码中的 bug。但在 Agent 出错时，还

兹拉坦的 AI Agent 2026 年 8 月 24 日 07:30楔子前不久，OpenAI 的一个内部模型（GPT 6 / 5.6 Sol+）为了能在 ExploitGym 测试上获得更高分数，找到软件包的缓存代理中的零日漏洞，自己提权从沙盒里面跑出来，上网发现 Hugging Face 可能有这个测试的数据集，然后顺手就把 Hugging Face 的生产服务器黑了，偷走了这个测试的答案。最

楔子写这篇文章的起因，是前段儿时间，身边有一位同事经常跟我炫耀他的 iPhone 可以通过 macOS 的“iPhone 镜像”功能，在上班时间用办公电脑摸鱼玩儿手机。然后我刚好又在 GitHub 上看到了一个有趣的小项目——phone-harness [1] 。这个开源小项目的开发者直接用 macOS 的“iPhone 镜像”来当传输层——系统截图和 Vision OCR 当 Agent 的眼睛

“社会的生产资料被个别资本家所占有，这就是产生现代社会一切矛盾的基本矛盾。”—— 恩格斯《反杜林论》“生产资料的集中和劳动的社会化，达到了同它们的资本主义外壳不能相容的地步。这个外壳就要炸毁了，资本主义私有制的丧钟就要响了，剥夺者就要被剥夺了。”—— 马克思《资本论》楔子最近几天，看到了一则新闻 —— Palantir CEO Karp 公开宣称人工智能行业是 “马克思主义” 的。小编觉得这个观点

## 资源规划资源上，OB 产品多个版本迭代已经在努力降低部署要求。因此不少客户给 OB 的部署资源都用上虚拟机。就生产环境的虚拟机规格而言，我觉得最少 8C16G 内存，以平替一个生产的 MySQL 数据库。再小就不讲道理了。求稳的话，建议 16C64G 。计算 OB 替换 MySQL 或 ORACLE 的成本收益，综合多个实例一起看，会更有说服力一些。如果你有多个 4G\~8G 的 MySQL

Claude 和 GPT 正在吞噬一切，这是应用创业者最糟糕的黑暗时期。Agent 不必先学会拯救世界。它能在一个边界清楚的场景里，把一件麻烦事稳稳地做好，就已经很了不起了。我平时很爱折腾 Agent。总想给它上难度。给一堆资料，看它能不能自己找重点。让它跨好几个项目干活。故意把话说一半，看它会不会追问。再塞点异常情况进去，看它会不会把前面做的推翻重来。我以前对 Agent 的感觉挺矛盾的。能力看

如果生产结果、检查结果和判断方向都由同一个 Loop 完成，它很容易同时成为运动员、裁判和记分员。Graph Engineering 要设计的，就是多个 Loop 之间，如何分工、交接、纠偏和停手。最近几天，突然到处都在聊 Graph Engineering 。有人把它说成多 Agent 工作流，有人强调运行时生成任务，也有人讨论“让 Loop 检查 Loop”。这个词虽然暂时还没有公认的定义，但

说在前面今天为大家分享的这篇文章，将从系统架构视角，通过比较浅显易懂的方式，来剖析 AI Memory 的本质。本文所讲的 Memory，指 Agent 在长期交互中积累、可被检索与利用的记录 / 知识 / 经验库。它直接影响个性化、持续学习能力与长程任务表现。文章的作者是蚂蚁集团的库达大佬（陈梓康) ，在 DataWhale 和 OceanBase 联合发布的社区课程《Easy Data x A

楔子AI 时代，各种 AI Infra 都离不开向量搜索和全文搜索。最近参加了一些线下活动，和很多 AI 开发者和 DBA 交流的过程中发现，很多 AI 团队（特别是做过 RAG 的团队）都会遇到同一个问题 —— 向量搜索能召回语义相关的内容，但经常缺少精确信息；全文搜索能命中关键词，却容易漏掉同义表述。所以很多团队会用 Elasticsearch 做全文搜索，再用纯向量数据库做语义检索，最后在应

Agent 友好的 AI 数据库需要哪些特征到 2028 年，预计有三分之一的企业软件交互将由智能体（Agent）完成。这不是预测，是正在发生的现实。当 Agent 从"辅助工具"变成"主要使用者"，数据库这门发展了半个多世纪的基础软件，第一次面临一个根本性问题：为工程师设计的数据库，能不能服务好一个会犯错、需要试错、7x24 小时不间断运行的非人类用户？6

如果你已经读过这个公众号上前两篇关于遗忘机制和记忆生命周期的文章：《从神经元到代码工程》《一条信息在 Agent 记忆系统中的完整旅程》可能会想：怎么让 PowerMem 这东西在我的电脑上跑起来？今天这篇文章，就是 PowerMem 的操作手册，不讲原理只讲步骤。从服务端部署到客户端接入，一条链路从头串到尾，每一步都有明确的命令和截图。这个手册的目标是：你按照顺序做完（或者让你的通用 Agent

OceanBase 奇案分享：是谁拉起了 observer 进程？今天，由庆涛大佬带大家一步一步“逐帧”分析 OceanBase 数据库在服务器重启后，自动拉起的原理。起因是有用户想知道 OB 进程是哪里拉起的，庆涛仔细一分析，发现 OB 产品在这里的设计居然还有一段曲折的历史。小编读完，觉得庆涛的分析过程丝丝入扣，学到了很多东西。所以，在这里和大家一起分享\~欢迎关注 OceanBase 社区公

大自然为生物设计了记忆和遗忘系统。我们希望将其翻译成可以配置和调优的代码。为什么需要遗忘如果 AI Agent 将所有我说过的话都记住，会是一个什么样的场景？乍一听很合理，作为一个合格好用的 Agent 当然是要将对方说过的话都记住，这样就会越用越聪明，就像人类的也是通过不断的学习记忆进行成长。但事实是这里一个反直觉的现实是，真正真实可靠的 memory 并不是将所有内容都记住就万事大吉。 在记住

楔子AI 时代，各种 AI Infra 都离不开向量数据的存储、检索。而做向量场景的 PoC，每次都要重新算一遍内存、选一遍索引、调一遍参数……OceanBase 有两位不愿意透露姓名的大佬——序风、舸灏，在最近三年支持了无数 AI 场景的向量数据库 PoC（Proof of Concept）工作，有着究极丰富的向量数据库运维和调优经验。这篇文章，是他们第一次把压箱底的向量数据库运维经验总结拿出来

“如果你不是模型本身，那你就是 Harness”。—— Vivek Trivedy楔子在这个 OceanBase 社区公众号上，兹拉坦向来没有把一份儿外文资料翻译成中文后直接发布的习惯。因为我们希望每篇文章都是在自己阅读之后，把理解的东西提炼出来分享给大家。即使里面可能或多或少会夹杂一些私货，甚至是稍显偏激的观点。但今天的这篇文章，是个特例。背景是这样的：Akshay Pachaar 前段儿时间，