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目前在一家小企业做乙方项目负责人，最近招投标感觉竞争力越来越大，投标价越来越低。
这两年做的项目基本都不挣钱，也就保住部门正常运行。
同时也感觉到 AI 能力越来越强，肉眼可见的 AI 已经慢慢快要超过程序员（我们部门用 Java 搞工程化的）。
和好多甲方聊了聊，他们之前人少，所以有好多项目会外协。现在 AI 能力越来越强，他们之前会发标的项目，现在好多都内部研发人员用 AI 实现了。
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所以不知道哪天我们部门就被撤掉了。
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已经过了 35 了，再就业的可能性很小了，现在正在寻找失业后的方向。
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有没有类似的同仁，大家有没有给自己留什么退路？
熟悉 Spring Boot 3 的开发者，都知道它在简化开发流程、提高开发效率方面的出色表现吧！但是，在实际业务场景中，大家肯定都碰到过这样的棘手问题：订单数据存放在 MySQL 里，库存数据在 PostgreSQL 中，用户数据又保存在 MongoDB 中，当多种数据源同时存在时，想要实现统一查询简直比登天还难。 所以呢，今天我就亮出我的“终极大招”——Apache Calcite，着重给大家讲讲它怎样与 Spring Boot 3 实现无缝集成，还会分享一些可以直接拿来使用的经典应用场景。掌握了这一招，多数据源查询的难题就能轻松解决啦！ 在动手集成前，咱们先把核心逻辑搞明白：为啥 Calcite 能成为多数据源查询的“万能钥匙”？它的核心优势到底在哪？ Apache Calcite 本质是一个动态数据管理框架，而非传统的数据库。它最核心的价值在于“解耦”——将数据存储与数据查询分离，无论数据存在哪里、是什么格式，都能通过统一的 SQL 接口进行查询。 说通俗点，Calcite 就像个“超级数据翻译官”——不管数据藏在哪个数据源里、是什么格式，你只要写一套标准 SQL，它就能翻译成对应数据源能懂的指令，最后把结果整理成统一格式返回。这也是它能搞定多数据源查询的核心秘诀！ 统一 SQL 接口：支持标准 SQL，无论底层是关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）、非关系型数据库（MongoDB、Redis），还是文件（CSV、Parquet）、大数据引擎（Hive、Spark），都能通过同一套 SQL 查询。 轻量级集成：核心依赖体积小，无复杂依赖，可轻松集成到 Spring Boot、Spring Cloud 等主流 Java 开发框架中，无需单独部署独立服务（也支持独立部署）。 既然大家都熟悉 Spring Boot 3 的基础操作，我就不啰嗦项目搭建这些常规步骤了，直接聚焦 Calcite 集成的核心环节，每一步都附完整代码和避坑提醒，跟着做就能成！ 第一步先引依赖，在 pom.xml 里加好 Calcite 核心包、对应数据源的适配器，再配上 MyBatis Plus 的核心依赖（替换掉原来的 Jdbc 依赖就行），具体如下： 这里有 3 个避坑点必须强调下： 一定要加连接池依赖，不然 Calcite 数据源没法被 MyBatis Plus 正常管理。 模型文件是 Calcite 识别数据源的关键，一般用 JSON 格式，放在 resources 目录下命名为 calcite-model.json 就行。下面给大家一个适配 MySQL 和 MongoDB 双数据源的示例，直接改改连接信息就能用： 几个关键配置给大家解释清楚，避免踩坑： operand：数据源连接参数，根据数据源类型不同配置不同参数（如 MySQL 的 jdbcUrl、MongoDB 的 host/port）。 这一步是核心，主要分两步走： 配置好 Calcite 数据源； 核心逻辑给大家捋一捋：先通过 Calcite 创建统一的数据源，再把它注入到 MyBatis Plus 的 SqlSessionFactory 里。这样一来，咱们后续写代码就完全是 MyBatis Plus 的熟悉风格了，不管是 Mapper 接口还是 XML 映射文件，都能直接用，跨数据源查询的复杂逻辑全交给 Calcite 处理。 接下来就是大家最熟悉的查询实现环节了，我用 MyBatis Plus 最常用的“Mapper 接口+注解”和“XML”两种方式来演示，还是以 MySQL 订单表和 MongoDB 用户表的关联查询为例，大家可以根据自己的习惯选： 最后再划 3 个重点，确保大家少走弯路： 咱们写的都是标准 SQL，Calcite 会自动解析适配不同数据源，完全不影响大家原来的开发习惯。 讲完了集成步骤，再跟大家深度拆解下 Calcite 的经典落地场景。毕竟技术最终要服务于业务，这些场景都是我在实际项目中常用到的，拿来就能用！ 第一个经典场景是多系统数据融合查询，这也是企业级中台的核心需求。做企业级中台的小伙伴肯定深有体会，大型企业里数据都是分散的——订单系统用 MySQL，用户系统用 MongoDB 存行为数据，库存系统用 PostgreSQL。要是想做“用户-订单-库存”全链路分析，传统做法得分别调三个系统的接口，再在业务层手动整合数据，不仅效率低，还容易出错。用 Calcite 分别适配这三个数据源后，只要写一套标准 SQL 就能实现跨数据源关联查询，咱们用 Spring Boot 3 搭好接口服务，业务层完全不用管数据存在哪，专注核心业务逻辑就行，亲测开发效率能提升 50%以上，再也不用写重复的接口调用和数据整合代码，而且 Calcite 的查询优化器会自动优化关联逻辑，查询效率也能跟上。 第二个场景是实时数据与离线数据联动查询，做电商的小伙伴应该经常遇到这类需求。比如实时订单数据存在 Kafka 里，历史订单数据存在 Hive 里，运营需要实时查看“今日订单+近 30 天历史订单”的汇总数据来做实时监控和决策。这种情况不用麻烦地把 Kafka 数据同步到 Hive，也不用把 Hive 数据同步到实时库，直接用 Calcite 的 Kafka 适配器（calcite-kafka）和 Hive 适配器（calcite-hive），就能把实时流数据和离线数据放到同一个查询体系里，写一条 SQL 就能实现“实时+离线”数据的联合查询，既省了大量数据同步成本，又能兼顾实时性和准确性，还支持增量查询。 第三个场景是自定义数据源适配，主要解决特殊格式数据查询的难题。企业里总有很多 CSV、Excel、Parquet 格式的文件数据，传统做法是先把这些文件导入数据库才能查询，步骤又多又耗时，尤其是临时做数据分析的时候，导入数据库的成本太高了。而 Calcite 内置了文件适配器（calcite-file），支持直接查询这些文件数据，根本不用导入数据库。咱们再结合 Spring Boot 3 的文件上传功能，还能实现“文件上传后直接用 SQL 查询”的需求，临时分析数据超方便。如果有企业内部的特殊格式文件，比如自定义的二进制文件，也可以自己实现 Calcite 的 SchemaFactory 和 TableFactory 接口，写个自定义适配器，就能适配这些特殊数据源了。 要考虑数据源性能：跨数据源查询的性能取决于最慢的那个数据源，所以要确保每个数据源自身性能没问题，不然会拖慢整个查询。 自定义优化规则：如果是特别复杂的业务场景，可以自己实现 Calcite 的 OptimizerRule 接口，写自定义的查询优化规则，进一步提升查询效率。 最后总结一下，对于熟悉 Spring Boot 3 的咱们来说，集成 Calcite 的关键就是理解它“统一查询”的核心思想，把模型文件写对、核心 Bean 配置好，就能快速实现多数据源查询能力了。https://mybj123.com/28732.html一、核心认知：Apache Calcite 为何是多数据源查询的利器？
1.1 不止是查询引擎：Calcite 的核心定位
1.2 Calcite 的核心能力拆解
二、重点实战：Spring Boot 3 集成 Calcite 核心步骤
2.1 核心依赖引入
<!-- Calcite 核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-core</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MySQL 适配器（用于适配 MySQL 数据源） -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-mysql</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MongoDB 适配器（用于适配 MongoDB 数据源） -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-mongodb</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- Spring Boot 与 MyBatis Plus 集成核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.5</version> <!-- 适配 Spring Boot 3 的稳定版 -->
</dependency>
<!-- 数据库连接池依赖（MyBatis Plus 需连接池支持） -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.20</version>
</dependency>2.2 核心配置：Calcite 模型文件编写
{
"version": "1.0",
"defaultSchema": "ecommerce",
"schemas": [
{
"name": "ecommerce",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
"operand": {
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce_order?useSSL=false&serverTimezone=UTC",
"username": "root",
"password": "123456",
"driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
}
},
{
"name": "user_mongo",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.mongodb.MongoSchema$Factory",
"operand": {
"host": "localhost",
"port": 27017,
"database": "user_db",
"collection": "user_info"
}
}
]
}2.3 Spring Boot 集成 Calcite + MyBatis Plus 核心配置
让 MyBatis Plus 用上这个数据源，顺便把 mapper 扫描、分页插件这些基础参数配好。直接上配置类代码：import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.autoconfigure.ConfigurationCustomizer;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.Properties;
@Configuration
// MyBatis Plus mapper 接口扫描（指定 mapper 包路径）
@MapperScan(basePackages = "com.example.calcite.mapper")
public class CalciteMybatisPlusConfig {
// 1. 配置 Calcite 数据源（核心，与原逻辑一致）
@Bean
public DataSource calciteDataSource() throws Exception {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("model", "classpath:calcite-model.json");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", props);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
return calciteConnection.getDataSource();
}
// 2. 配置 MyBatis Plus 的 SqlSessionFactory，指定使用 Calcite 数据源
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource calciteDataSource) throws Exception {
MybatisSqlSessionFactoryBean sessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
// 注入 Calcite 数据源
sessionFactory.setDataSource(calciteDataSource);
// 配置 mapper.xml 文件路径（如果使用 XML 方式编写 SQL）
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources("classpath:mapper/*.xml"));
// 配置 MyBatis Plus 全局参数（可选）
org.apache.ibatis.session.Configuration configuration = new org.apache.ibatis.session.Configuration();
configuration.setMapUnderscoreToCamelCase(true); // 下划线转驼峰
sessionFactory.setConfiguration(configuration);
// 注入 MyBatis Plus 插件（如分页插件）
sessionFactory.setPlugins(mybatisPlusInterceptor());
return sessionFactory.getObject();
}
// 3. MyBatis Plus 分页插件（可选，复杂查询分页用）
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL)); // 适配 Calcite 兼容的 MySQL 语法
return interceptor;
}
// 4. 配置事务管理器（可选，需要事务支持时添加）
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(DataSource calciteDataSource) {
return new DataSourceTransactionManager(calciteDataSource);
}
}2.4 核心查询实现（MyBatis Plus 风格）
(1)定义实体类（对应跨数据源查询结果，可使用 lombok 简化代码）
import lombok.Data;
@Data
public class UserOrderVO {
private String orderId; // 订单 ID（来自 MySQL）
private String orderTime; // 下单时间（来自 MySQL）
private BigDecimal amount; // 订单金额（来自 MySQL）
private String userName; // 用户名（来自 MongoDB）
private String phone; // 手机号（来自 MongoDB）
private String userId; // 用户 ID（关联字段）
}(2)定义 Mapper 接口（MyBatis Plus 风格，无需编写实现类）
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;
// 继承 BaseMapper，获得 MyBatis Plus 基础 CRUD 能力
public interface UserOrderMapper extends BaseMapper<UserOrderVO> {
// 注解方式编写跨数据源关联 SQL
@Select("SELECT " +
"o.order_id AS orderId, o.order_time AS orderTime, o.amount, " +
"u.user_name AS userName, u.phone, o.user_id AS userId " +
"FROM ecommerce.order o " + // ecommerce：MySQL 的 Schema；order：订单表
"JOIN user_mongo.user_info u " + // user_mongo：MongoDB 的 Schema；user_info：用户表
"ON o.user_id = u.user_id " +
"WHERE o.user_id = #{userId}")
List<UserOrderVO> queryUserOrderByUserId(@Param("userId") String userId);
}(3)编写 Service 层
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class UserOrderServiceImpl extends ServiceImpl<UserOrderMapper, UserOrderVO> implements UserOrderService {
@Override
public List<UserOrderVO> getUserOrderByUserId(String userId) {
// 调用 Mapper 接口方法，实现跨数据源查询
return baseMapper.queryUserOrderByUserId(userId);
// 若使用 XML 方式：return baseMapper.queryUserOrderByUserIdWithXml(userId);
}
}(4)编写 Controller 层
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
@RestController
public class CrossDataSourceQueryController {
@Autowired
private UserOrderService userOrderService;
@GetMapping("/user/order/{userId}")
public List<UserOrderVO> queryUserOrder(@PathVariable String userId) {
// 调用 Service 方法，返回跨数据源查询结果
return userOrderService.getUserOrderByUserId(userId);
}
}三、深度解析：Calcite 的经典使用场景
四、避坑指南：集成注意事项与优化建议
4.1 这些坑一定要避开！
4.2 优化小技巧，查询更快更稳
五、本文总结
在金融科技（FinTech）进入 2026 年的今天，数字化转型已步入“无人区”。随着生成式 AI 与大模型在金融业务场景的广泛落地，金融软件系统的架构正经历从“云原生”向“AI 原生”的范式跃迁。然而，架构越先进，质量保障（QA）的压力就越大。传统的测试手段在面对微服务交织、逻辑动态变幻的金融交易系统时，日益显现出“力不从心”的疲态。 1月19日，这一局面迎来重要里程碑。由中国信通院、中国人工智能产业发展联盟（AIIA）牵头，联合 Testin云测、中国工商银行、国泰君安证券、海通证券等头部金融与技术机构共同编制的《面向软件工程的智能体技术和应用要求 第3部分：测试智能体》（以下简称《规范》）正式发布。这不仅是一份技术文件，更是金融行业在 AI 时代守住安全红线的“数字化白皮书”。 行业深蹲：金融软件质控的三大“效能黑洞” 长期以来，金融机构的研发效能被三个核心痛点紧紧拽住。 首先是高频迭代与回归压力的矛盾。在互联网金融产品竞争白热化的当下，某股份制银行的 App 每周更新频率甚至达到“一周三版”。传统的自动化测试依赖人工维护脚本，往往新功能还没测完，UI 布局又改了，导致脚本大面积报废。 其次是业务逻辑的深度耦合。金融交易链路长、涉及私有协议多，AI 辅助工具若不理解“贷款审批”或“清算对账”的领域上下文，生成的测试案例往往流于表面，无法触达深层逻辑漏洞。 最后是合规与容错率的极低门槛。金融系统一旦在生产环境出现 Bug，面临的是公关危机、监管处罚乃至经济损失。 技术破局：Testin云测如何重塑“智测大脑”？ 作为本次《规范》的核心参编单位，Testin云测凭借连续多年深耕 AI 测试的经验，其技术实力在最新公布的“2025 AI 测试服务商”榜单中荣登榜首。其核心产品 Testin XAgent 成为金融企业破局的关键。 趋势洞察：从“成本中心”向“价值中心”的跃迁 《规范》明确了测试智能体需具备感知、记忆、规划、执行四大核心能力。这标志着测试工作正从人力密集型向机器智能驱动转变。 Testin云测 CEO 徐琨曾指出：“软件质量已成为数字经济时代的关键生产力。”对于金融机构而言，测试智能体不仅是省钱的工具，更是构建“数字免疫系统”的核心。通过 AI 的闭环反馈，企业能提前预判风险，将“事后发现”转变为“事前预防”。 随着标准化与智能化的同频共振，以 Testin云测为代表的领军厂商，正在 AI4SE 的新纪元中，助力金融科技夯实数字基石，催生出更具韧性、更敏捷的未来。
行业现状与核心挑战
工业大数据正成为制造业数字化转型的核心驱动力，但国内外的竞争格局却大有不同。国内企业近年来快速崛起，政策支持加上市场需求爆发，让这个领域充满活力。根据2023年中国工业互联网研究院的报告，国内工业大数据市场规模已突破千亿元，年增长率保持在20%以上。企业面临的主要挑战包括数据孤岛、技术集成难度高，以及中小型制造厂的应用成本问题。
解决方案的技术路径与创新
解决方案上，国内外企业各有千秋。国内公司更注重平台化和生态构建，国外企业则偏向底层技术深耕。创新方面，国内外都在推工业大模型，国内企业更注重大模型与垂直行业的结合，比如在汽车制造中优化生产流程，而国外公司则强调跨行业通用性。技术路径没有绝对优劣，关键看企业需求：如果要快速落地，国内方案可能更灵活；如果追求全球标准，国外巨头更有优势。
标杆案例：国内外企业实战解析
广域铭岛在国内有个经典案例，是跟一家大型汽车零部件厂合作，通过他们的平台实现了生产线的实时监控和预测性维护，结果设备停机时间减少了25%，每年节省成本上百万元。这个案例突出了数据驱动的价值，从采集到分析，全链条优化。
转到国外，西门子在欧洲的案例很亮眼，比如与宝马合作，利用MindSphere优化供应链，实时跟踪零部件状态，让库存周转率提高了20%。
GE数字的Predix平台则在能源领域发力，在一个风电项目中，通过大数据分析预测风机故障，将维护成本降低了15%。
这些案例显示，无论国内外，解决方案的核心都是解决实际问题：国内企业更擅长快速迭代和本土适配，国外公司则强在技术沉淀和全球化应用。如果你是企业决策者，选供应商时得掂量自家需求——要速度，看国内；要广度，考虑国外。总之，工业大数据不是虚的，它真能变出真金白银。
有什么方案可以达到定时推送？就是例如喝水提醒 APP 的需求。
可以推送，可以提醒，不依赖系统日历和闹钟，排除桌面控件，悬浮窗，任务栏，无声媒体。同时最好不监听广播。
最近 vibe 了十几个 skill ，都是脚本/工具型的，有稳定的输入输出，比如输入一个图片，输出图片中的文字信息这种，后面可能会更多 skill ，也会有非常多的组合。
我平时需要经常调用这些组合出来的 tasks （其实就是 prompt 形式的自然语言输入），但现在最大的问题是，给出需求，AI 有时会跳过使用某个 skill 工具。我试了不少办法，似乎没有 100% 稳定的。
甘哥你好，我是双非本，2硕，目前研1，打算研一下或研二上去找第一段实习，今天想跟你请教一下项目具体该如何准备。 从开学到现在我把通用基础大概学了一遍，然后写了一个内存池的小项目，这个项目网上资源也比较多了，我在写的时候大概就是先看一下框架图，了解框架后基本就是对着源码抄，这样一方面效率比较低，另一方面感觉自己在抄的过程中也没学到太多东西。 最近我想再做一个大项目放在简历上，所以想请教一下以什么样的思路去准备项目是比较正确的，是否需要自己手动把完全的项目搓出来，以及想问一下一个项目从开始学习，一直到写到简历上，大概的流程是怎样的，感谢甘哥解答。 对于你的疑问，可以去《职业规划》知识库： https://www.yuque.com/u41022237/bclo90/ttxnh88k7so0w9f8?singl... 《职业规划》 看看一下文章内容： 拿到一个学习项目，怎么快速掌握 面试的时候项目怎么聊，才能发挥最大的价值 编程项目怎么学习 很多学员在学项目的时候，面对一份庞然的代码都感觉无从下手，不知道怎么掌握。 我认为可以分为如下几步，一步步来，捉个击破。 第一步：把项目跑起来，看看什么效果 第二步：理解清楚项目的架构，进行模块划分 第三步：模块化学习，重点是理解清楚设计逻辑 如果是那种前后端的项目大家运行起来，项目效果一目了然，可以很清楚的知道都有什么功能。 但是cpp更多的岗位都是底层的，更多的是对外封装接口，供应用使用的。 不管是公司的还是开源的项目，一般都是有架构图。可以搜集下对应的架构图，了解下项目的基本框架。 再结合你你看的项目效果，划分出主要的功能模块。进行功能的划分 说到代码逻辑的学习，有的人，可能首先会说从main函数开始看。 当然对待这种方法，我不可否认它存在的一定道理。比如针对一个小型项目， 可能就是一些函数的调用，顺序结构，这个从main函数，一步步看下去当然没有问题。 但是一个大的项目必然是多线程调用，以及一些事件信号异步的回调等等，这个时候如果你从main函数开始追，估计一会你就困的睁不开眼了。 所以这个时候，我认为最好的方式，就是根据你上面写的模块划分。选择你感兴趣的模块捉个击破。 为什么会推荐这种看法的，其实可以从一下几点分析： （1）该模块代码产生的原因，项目的理解 （2）简历的书写 其实一个大项目，无非就是一个个小项目组合起来的吧。随着时间的推移，需求变多，导致开发的模块变多，最终称为大家所说的屎山代码。所以这个功能模块产生，可以理解成就是把该功能实现的逻辑堆砌在此项目上了。 推荐大家这么看，还有就是大家现在看项目肯定是为了写在简历上加分的，在简历写的时候也是写你实现了什么功能，功能有什么难点。所以，看也是模块的看，毕竟看懂了就可以立即写的简历上了。 咱们星球的项目的话，其实我认为完全没必要看代码了，这些都帮你们抽离转换成文字了，所以感觉没必要自己再去看了。写成高质量的文档了，什么时候高质量的文档，就是努力能一份，单纯看文档，大家就完全可以理解这项目，可以达到和面试官拉扯的水平。这也是最近一直在干的事情，节省大家的时间，减少大家的学习成本。 还有就是面试的时候没人感兴趣你的代码，以及项目展示的，除非你强烈主动要求，看代码也是为了理解清楚项目的逻辑 最近很多同学在面试的时候，问项目的时候，不知道怎么聊，才能发挥出项目的最大值，回答到期待的面试官期待的得分点。 这里咱们主要聊聊cpp / c++相关的项目，cpp / c++其实主要岗位就是嵌入式开发，底层相关岗位。 专业领域性非常强，不同的方向，发现除了都用cpp / c++语言以外，技术栈天差地别。 对于像这种领域性比较强的项目，说想和面试官完全聊明白是很难的。因为很多面试官可能人家都不是搞网络的，或者说人家都不是搞底层网络的。（以AI智能网络诊断项目为例）其他项目也一样，比如自己实习。很可能大多数面试官不是搞你这个方向的人家都不懂。 那怎么才能发挥出这项目的价值，甚至说你实习的价值。那就要从你的简历书写，以及你的介绍，让面试官看到开发这个功能的难度，让面试官感觉到如果他来做这一块，做起来可能也会很棘手。最后的完成度可能还不如你。 让面试官感受到你这个人的开发能力，以及技术水平。让人家感觉如果把你招进来，快速学学他们这个方向的知识，也是可以快速上手干活的。 那对上面这些具体化，怎么让人家感受到你的开发能力以及技术水平呢。我们做开发的都知道，越接近底层，开发难度越大，对技术水平要求越高，所以要尽可能多的展现你对底层内核的理解能力。 那怎么让人家感受到你的开发能力呢，那就是比如你开发某个功能的时候，可以不仅仅是简单的介绍下功能的实现，也可以更多的说说你做这一块的一些前提的准备工作，方案的调研，功能的设计，让人家感受到你这个的人开发思维的一个完整性，仿佛一看就是一个开发的老手 星球很多同学，在做星球项目，或者做自己项目的时候，都会遇到各种坎坷，说看不懂，不理解。 那项目，一个从未接触过的项目应该怎么学习呢。 说方法之前，我们可以先对要学习的项目进行一个分类，分一下学习的两个境界。我认为可以整体分两类： （1）一类是，自己学习，用于提升自己，用于跳槽，找工作给简历加分的 （个人项目） （2）一类是，工作公司的项目，自己实际工作中的 对于个人项目，拿来面试。面试主要考察什么呢，你这个人设计能力的完善性，即你项目的某个功能，对于极端场景是否有考虑到。那这对于一个项目，熟悉到什么程度算可以了呢。主要就是项目的架构，项目功能的实现思路。对代码细节，写法没必要细究。 原因： （1）相同的功能实现，不同的人可能就会有不同的写法，以及相同的人不同时期也会有不同的写法； （2）面试重点是思维逻辑的交流，让人家可以听懂，可以认可，能够产生共鸣；毕竟人家也没看过你的代码，语法、写法人家也不知道，你说的这么细，反而让人家听不懂，效果还很差； （3）这也是一直强调的，在学项目的时候也要注重文档的梳理编写。能够让一个搞python的，搞java的可以看懂，快速写出来。别说一堆自己项目自己命名，这确实详细，但是谁也看不懂，听不懂，那效果很差 公司的项目，我们进公司，主要是要解决项目bug，优化项目代码的，开发新功能的。解决项目的代码bug，肯定要能够精确定位，要对代码细节，调用过程了解，需要熟悉项目代码。 知道了对于不同场景下，项目的学习程度。那么再聊聊项目应该怎么学习。 相信很多同学，都再网上听过很多前辈分享的各种源码阅读方法。比如main函数开始追、分功能模块看、按住一个功能调用过程追等等。 在这里，主要想给大家强调的方法是什么呢？ 借助AI，优先借助AI。 现在AI能力，确实足够强大了，比如gpt5、claude 4.5等等。并且像个人项目一般最多也就几万行，或者就算公司项目上亿行代码，但是到你部门负责的可能也就几万行，数十万行，代码量都不大。可以先让AI对你的项目代码分析分析，架构、功能，实现逻辑等等。先通过它帮助你了解百分之七八十，再自己慢慢解决剩下的百分之二十，效率会高很多，很给力。 可能有的同学，在知名公司工作，说公司内部模型，没有这最先进的，其实用你们公司目前内供的，我认为目前也是可以帮助你进行分析的。 （为什么会给大家强调这个呢，主要还是通过大家问我的一些技术问题项目问题发现，这些问题直接喂给AI基本就可以快速出方案进行解决，远远没必要在那里抓脑瞎。给大家写这个，就是让大家有用AI的意识，优先考虑，现在模型能力是够的了） 本文由mdnice多平台发布星球同学提问
阿甘回答
拿到一个学习项目，怎么快速掌握
项目运行起来，看效果
这个时候怎么看，其实这种一般在开发的时候，都会有写对应的test测试程序的。我们可以执行对应的测试程序，然后输入
不同的命令，看看效果是怎么样的。理解清楚项目的架构，进行模块的划分
模块化学习，重点是理解清楚设计逻辑
我认为单纯站在面试角度，代码都没必要看，更何况敲了。看别人项目代码，浪费这时间毫无作用。想看就多看看开源的，安卓源码，Linux内核的。别人的项目你拿来面试。别人也不是大拿，写的一堆屎对你有学习意义吗。为啥不看这些好的啊，经历了时间检验的。面试的时候项目怎么聊，才能发挥最大的价值
编程项目怎么学习
作者：辰泉 在完成了 Browser Sandbox 的基础集成之后，本文将介绍高级集成方案（如 BrowserUse 框架）以及生产环境部署需要考虑的因素：如何管理 Sandbox 生命周期？如何优化性能和成本？如何保证系统的安全性和可观测性？本文将为您提供全面的高级应用和生产环境最佳实践指南。 效果截图 BrowserUse 是一个专门为 AI Agent 设计的浏览器自动化框架，支持视觉理解和智能决策。通过 AgentRun Browser Sandbox，您可以让 BrowserUse 在云端运行，享受 Serverless 架构的优势。 下图展示了 BrowserUse 与 Browser Sandbox 的集成架构： 架构特点： 主要依赖说明： 创建 .env 文件： 本文中的所有示例代码都可以在以下仓库中找到： 本项目采用服务器-客户端的架构设计，需要分两步运行： 第一步：启动 VNC 查看器服务 第二步：运行 BrowserUse 示例 为什么需要两步运行？ 运行流程图： 仓库内容包括： 根据不同的应用场景，我们推荐三种 Sandbox 管理模式： 方案对比： 适合开发调试和多轮对话场景： 适合高并发生产环境： 支持多用户多会话场景： 合理设置超时时间是平衡性能和成本的关键： 超时策略推荐： 使用 tenacity 库实现智能重试： 开发环境 (.env.dev)： 生产环境 (.env.prod)： 问题：无法连接到 Sandbox 排查步骤： 问题：任务执行超时 解决方案： 问题：响应速度慢 优化建议： 通过本指南，您已经掌握了： 关注「阿里云云原生」公众号，后台回复：BrowserUse 获取参考代码 函数计算 AgentRun 的无代码到高代码演进能力，现已开放体验： 从想法到上线，从原型到生产，函数计算 AgentRun 始终是你最好的伙伴。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”，钉钉群号： 134570017218 。 快速了解函数计算 AgentRun： 一句话介绍：函数计算 AgentRun 是一个以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台。秉持生态开放和灵活组装的理念，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。 函数计算 AgentRun 架构图 AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、LangChain、RAGFlow、Mem0 等主流开源生态。函数计算 AgentRun 将 Serverless 的极致弹性、零运维和按量付费的特性与 AI 原生应用场景深度融合，助力企业实现成本与效率的极致优化，平均 TCO 降低 60% 。 让开发者只需专注于 Agent 的业务逻辑创新，无需关心底层基础设施，让 Agentic AI 真正进入企业生产环境。 推荐阅读：提示：本文是 AgentRun Browser Sandbox 快速上手实践指南的姊妹篇，专注于高级集成方案、生产环境的最佳实践、性能优化和部署策略。如果您还没有完成基础学习，请先阅读《快速上手：LangChain + AgentRun 浏览器沙箱极简集成指南》。
前言
基于 BrowserUse 集成 Browser Sandbox
BrowserUse 架构概览
快速开始
安装依赖
pip install browser-use python-dotenv agentrun-sdk[playwright,server]browser-use：BrowserUse 核心库，支持多模态 LLMagentrun-sdk[playwright,server]：AgentRun SDK，用于创建 Sandboxpython-dotenv：环境变量管理配置环境变量
# DashScope API Key（用于 Qwen 模型）
DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-dashscope-api-key
# AgentRun 认证信息
AGENTRUN_ACCOUNT_ID=your-account-id
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=your-access-key-secret
# Browser Sandbox 模板名称
BROWSER_TEMPLATE_NAME=sandbox-browser-demo创建 Sandbox 并使用 BrowserUse
import asyncio
import os
from agentrun.sandbox import Sandbox, TemplateType
from browser_use import Agent, BrowserSession, ChatOpenAI
from browser_use.browser import BrowserProfile
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
async def main():
# 创建 Browser Sandbox
sandbox = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=3000
)
# 配置 Qwen 多模态模型
llm = ChatOpenAI(
model='qwen-vl-max',
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
# 创建浏览器会话
browser_session = BrowserSession(
cdp_url=sandbox.get_cdp_url(),
browser_profile=BrowserProfile(
headless=False,
timeout=3000000,
keep_alive=True
)
)
# 创建 Agent 并执行任务
agent = Agent(
task="访问阿里云官网并总结主要产品分类",
llm=llm,
browser_session=browser_session,
use_vision=True
)
result = await agent.run()
print(f"任务结果: {result.final_result()}")
# 清理资源
await browser_session.stop()
sandbox.delete()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())BrowserUse 高级配置
自定义浏览器行为
browser_profile = BrowserProfile(
timeout=3000000, # 超时时间（毫秒）
keep_alive=True, # 保持会话活跃
)多步骤任务编排
async def complex_task():
"""复杂的多步骤任务"""
sandbox = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=3000
)
llm = ChatOpenAI(
model='qwen-vl-max',
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
browser_session = BrowserSession(
cdp_url=sandbox.cdp_url,
browser_profile=BrowserProfile(keep_alive=True)
)
# 任务 1：信息收集
agent1 = Agent(
task="访问阿里云官网，收集产品分类信息",
llm=llm,
browser_session=browser_session,
use_vision=True
)
result1 = await agent1.run()
# 任务 2：基于第一步结果继续操作
agent2 = Agent(
task=f"基于以下信息：{result1.final_result()}，访问每个产品分类并提取关键特性",
llm=llm,
browser_session=browser_session,
use_vision=True
)
result2 = await agent2.run()
# 清理资源
await browser_session.stop()
sandbox.delete()
return result2.final_result()集成 VNC 实时监控
import webbrowser
import urllib.parse
async def run_with_vnc_monitoring():
"""运行 BrowserUse 并启用 VNC 监控"""
sandbox = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=3000
)
# 获取 VNC URL 并打开查看器
vnc_url = sandbox.get_vnc_url(),
if vnc_url:
# 修复 VNC URL 路径
if vnc_url.endswith('/vnc'):
vnc_url = vnc_url[:-4] + '/ws/livestream'
# 在浏览器中打开 VNC 查看器
encoded_url = urllib.parse.quote(vnc_url, safe='')
viewer_url = f"file://path/to/vnc-viewer.html?url={encoded_url}"
webbrowser.open(viewer_url)
print(f"VNC 查看器已打开，可实时监控浏览器操作")
# 创建并运行 Agent
llm = ChatOpenAI(
model='qwen-vl-max',
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
browser_session = BrowserSession(
cdp_url=sandbox.get_cdp_url(),
browser_profile=BrowserProfile(headless=False, keep_alive=True)
)
agent = Agent(
task="访问淘宝首页并搜索商品",
llm=llm,
browser_session=browser_session,
use_vision=True
)
result = await agent.run()
# 清理资源
await browser_session.stop()
sandbox.delete()
return result.final_result()BrowserUse 最佳实践
use_vision=True 让 LLM 分析页面截图keep_alive=True 避免频繁重建连接timeout 参数获取完整示例代码
# 克隆示例代码仓库
git clone https://github.com/devsapp/agentrun-sandbox-demos.git
# 进入项目目录
cd agentrun-browseruse-wth-sandbox-demo
# 安装依赖（注意需要安装 server 扩展）
pip install -r requirements.txt配置环境变量
# 复制环境变量模板
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入您的配置信息
# 必需配置项：
# - DASHSCOPE_API_KEY: DashScope API Key（用于 Qwen 模型）
# - AGENTRUN_ACCOUNT_ID: AgentRun 账号 ID
# - ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID: 阿里云访问密钥 ID
# - ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET: 阿里云访问密钥 Secret
# - BROWSER_TEMPLATE_NAME: Browser Sandbox 模板名称运行示例（两步运行设计）
# 在终端 1 中启动 VNC Web 服务器
python main.py
# 服务启动后会显示：
# VNC 查看器服务已启动: http://localhost:8000
# 访问 http://localhost:8000 可以实时查看浏览器操作main.py 的作用：# 在终端 2 中运行示例代码
python examples/01_browseruse_basic.py
# 运行高级示例
python examples/02_browseruse_advanced.py
main.py：VNC Web 服务器，用于实时监控examples/01_browseruse_basic.py：基础集成示例examples/02_browseruse_advanced.py：高级配置示例examples/sandbox_manager.py：Sandbox 生命周期管理vncviewer/：VNC 查看器前端和后端代码Sandbox 生命周期管理最佳实践
三种管理模式
单例模式实现
class SandboxManager:
"""单例模式 Sandbox 管理器"""
_instance = None
_sandbox = None
def __new__(cls):
if cls._instance is None:
cls._instance = super().__new__(cls)
return cls._instance
def get_or_create(self):
"""获取或创建 Sandbox"""
if self._sandbox is None:
self._sandbox = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=3000
)
return self._sandbox
def destroy(self):
"""销毁 Sandbox"""
if self._sandbox:
self._sandbox.delete()
self._sandbox = None
# 使用
manager = SandboxManager()
sandbox = manager.get_or_create() # 首次创建
sandbox = manager.get_or_create() # 复用现有实例连接池模式实现
from queue import Queue
from threading import Lock
class SandboxPool:
"""Sandbox 连接池"""
def __init__(self, pool_size=5, max_idle_time=300):
self.pool_size = pool_size
self.max_idle_time = max_idle_time
self.pool = Queue(maxsize=pool_size)
self.lock = Lock()
self._initialize_pool()
def _initialize_pool(self):
"""初始化连接池"""
for _ in range(self.pool_size):
sandbox = self._create_sandbox()
self.pool.put(sandbox)
def _create_sandbox(self):
"""创建 Sandbox 实例"""
return Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=self.max_idle_time
)
def acquire(self, timeout=30):
"""获取 Sandbox 实例"""
try:
sandbox = self.pool.get(timeout=timeout)
if not self._is_alive(sandbox):
sandbox = self._create_sandbox()
return sandbox
except:
raise RuntimeError("获取 Sandbox 超时")
def release(self, sandbox):
"""归还 Sandbox 实例"""
if self._is_alive(sandbox):
self.pool.put(sandbox)
else:
new_sandbox = self._create_sandbox()
self.pool.put(new_sandbox)
def _is_alive(self, sandbox):
"""检查 Sandbox 是否存活"""
try:
return hasattr(sandbox, 'sandbox_id')
except:
return False
# 使用
pool = SandboxPool(pool_size=5)
sandbox = pool.acquire()
try:
# 使用 sandbox 执行任务
pass
finally:
pool.release(sandbox)会话状态管理
import time
class SessionManager:
"""会话状态管理"""
def __init__(self):
self.sessions = {} # session_id -> sandbox
def create_session(self, session_id: str):
"""创建会话"""
if session_id not in self.sessions:
sandbox = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=1800
)
self.sessions[session_id] = {
'sandbox': sandbox,
'created_at': time.time(),
'last_used': time.time()
}
return self.sessions[session_id]['sandbox']
def get_session(self, session_id: str):
"""获取会话"""
if session_id in self.sessions:
session = self.sessions[session_id]
session['last_used'] = time.time()
return session['sandbox']
return None
def cleanup_expired_sessions(self, max_idle_time=1800):
"""清理过期会话"""
current_time = time.time()
expired_sessions = []
for session_id, session in self.sessions.items():
if current_time - session['last_used'] > max_idle_time:
expired_sessions.append(session_id)
for session_id in expired_sessions:
self.destroy_session(session_id)
def destroy_session(self, session_id: str):
"""销毁会话"""
if session_id in self.sessions:
self.sessions[session_id]['sandbox'].delete()
del self.sessions[session_id]性能优化
超时时间配置
# 开发环境（调试用）
sandbox = Sandbox.create(
template_name="dev-template",
sandbox_idle_timeout_seconds=7200 # 2 小时
)
# 生产环境（单次任务）
sandbox = Sandbox.create(
template_name="prod-template",
sandbox_idle_timeout_seconds=300 # 5 分钟
)
# 长时间任务
sandbox = Sandbox.create(
template_name="long-task-template",
sandbox_idle_timeout_seconds=10800 # 3 小时
)
Sandbox 复用策略
class SmartSandboxManager:
"""智能 Sandbox 复用管理器"""
def __init__(self):
self.sandboxes = {} # key -> sandbox
self.usage_count = {} # key -> count
def get_sandbox(self, user_id: str, session_id: str):
"""获取或创建 Sandbox（支持复用）"""
key = f"{user_id}:{session_id}"
if key not in self.sandboxes:
self.sandboxes[key] = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=1800
)
self.usage_count[key] = 0
self.usage_count[key] += 1
return self.sandboxes[key]
def should_recreate(self, key: str, max_reuse=50):
"""判断是否需要重建（防止状态累积）"""
return self.usage_count.get(key, 0) >= max_reuse
def recreate_if_needed(self, key: str):
"""按需重建 Sandbox"""
if self.should_recreate(key):
if key in self.sandboxes:
self.sandboxes[key].delete()
del self.sandboxes[key]
self.usage_count[key] = 0错误处理和重试机制
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
class SandboxError(Exception):
"""Sandbox 操作异常"""
pass
@retry(
retry=retry_if_exception_type(SandboxError),
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def execute_with_retry(sandbox, operation):
"""带重试的操作执行"""
try:
return operation(sandbox)
except ConnectionError:
raise SandboxError("连接失败")
except TimeoutError:
raise SandboxError("操作超时")
except Exception as e:
print(f"操作失败: {e}")
raise SandboxError(f"操作失败: {e}")
# 使用示例
def navigate_page(sandbox):
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.connect_over_cdp(sandbox.cdp_url)
page = browser.contexts[0].pages[0]
page.goto("https://example.com", timeout=30000)
return page.title()
result = execute_with_retry(sandbox, navigate_page)安全性最佳实践
环境变量保护
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# 验证必需的环境变量
required_vars = ["DASHSCOPE_API_KEY", "AGENTRUN_ACCOUNT_ID"]
missing_vars = [var for var in required_vars if not os.getenv(var)]
if missing_vars:
raise ValueError(f"缺少必需的环境变量: {', '.join(missing_vars)}")
# 敏感信息不要硬编码
API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
ACCESS_KEY_ID = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")
ACCESS_KEY_SECRET = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")URL 白名单
ALLOWED_DOMAINS = [
'example.com',
'aliyun.com',
'alibaba.com'
]
def is_url_allowed(url: str) -> bool:
"""检查 URL 是否在白名单中"""
from urllib.parse import urlparse
domain = urlparse(url).netloc
return any(allowed in domain for allowed in ALLOWED_DOMAINS)
def safe_navigate(page, url: str):
"""安全导航"""
if not is_url_allowed(url):
raise ValueError(f"URL 不在白名单中: {url}")
page.goto(url)日志脱敏
import re
def sanitize_log(log_text: str) -> str:
"""日志脱敏"""
# 脱敏 API Key
log_text = re.sub(r'sk-[a-zA-Z0-9]{20,}', 'sk-***', log_text)
# 脱敏 Access Key
log_text = re.sub(r'LTAI[a-zA-Z0-9]{12,}', 'LTAI***', log_text)
# 脱敏密码
log_text = re.sub(r'password["\s:=]+[^"\s,}]+', 'password: ***', log_text, flags=re.IGNORECASE)
return log_text
# 使用
print(sanitize_log(f"使用 API Key: {API_KEY}"))可观测性与监控
日志记录最佳实践
import logging
from datetime import datetime
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler(f'sandbox_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
logger = logging.getLogger(__name__)
class MonitoredSandboxManager:
"""带监控的 Sandbox 管理器"""
def create_sandbox(self, **kwargs):
"""创建 Sandbox（带日志）"""
start_time = time.time()
logger.info(f"开始创建 Sandbox: {kwargs}")
try:
sandbox = Sandbox.create(**kwargs)
duration = time.time() - start_time
logger.info(f"Sandbox 创建成功: {sandbox.sandbox_id}, 耗时: {duration:.2f}s")
return sandbox
except Exception as e:
duration = time.time() - start_time
logger.error(f"Sandbox 创建失败: {e}, 耗时: {duration:.2f}s")
raise
def execute_task(self, sandbox, task_name: str, operation):
"""执行任务（带日志）"""
start_time = time.time()
logger.info(f"开始执行任务: {task_name}, Sandbox: {sandbox.sandbox_id}")
try:
result = operation(sandbox)
duration = time.time() - start_time
logger.info(f"任务执行成功: {task_name}, 耗时: {duration:.2f}s")
return result
except Exception as e:
duration = time.time() - start_time
logger.error(f"任务执行失败: {task_name}, 错误: {e}, 耗时: {duration:.2f}s")
raise指标收集
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List
import json
@dataclass
class SandboxMetrics:
"""Sandbox 指标"""
sandbox_id: str
create_time: float
destroy_time: float = None
total_requests: int = 0
failed_requests: int = 0
total_duration: float = 0.0
class MetricsCollector:
"""指标收集器"""
def __init__(self):
self.metrics: Dict[str, SandboxMetrics] = {}
def record_creation(self, sandbox_id: str):
"""记录创建"""
self.metrics[sandbox_id] = SandboxMetrics(
sandbox_id=sandbox_id,
create_time=time.time()
)
def record_request(self, sandbox_id: str, duration: float, success: bool):
"""记录请求"""
if sandbox_id in self.metrics:
metric = self.metrics[sandbox_id]
metric.total_requests += 1
metric.total_duration += duration
if not success:
metric.failed_requests += 1
def record_destruction(self, sandbox_id: str):
"""记录销毁"""
if sandbox_id in self.metrics:
self.metrics[sandbox_id].destroy_time = time.time()
def export_metrics(self, filepath: str):
"""导出指标"""
metrics_data = [
{
'sandbox_id': m.sandbox_id,
'create_time': m.create_time,
'destroy_time': m.destroy_time,
'total_requests': m.total_requests,
'failed_requests': m.failed_requests,
'success_rate': (m.total_requests - m.failed_requests) / m.total_requests if m.total_requests > 0 else 0,
'avg_duration': m.total_duration / m.total_requests if m.total_requests > 0 else 0,
'lifetime': m.destroy_time - m.create_time if m.destroy_time else time.time() - m.create_time
}
for m in self.metrics.values()
]
with open(filepath, 'w') as f:
json.dump(metrics_data, f, indent=2)
# 使用
collector = MetricsCollector()
collector.record_creation(sandbox.sandbox_id)
# ... 执行任务 ...
collector.export_metrics('metrics.json')成本优化
按需创建与销毁
class CostOptimizedManager:
"""成本优化的管理器"""
def __init__(self, idle_threshold=300):
self.idle_threshold = idle_threshold
self.sandboxes = {}
self.last_used = {}
def get_sandbox(self, key: str):
"""获取 Sandbox（懒加载）"""
if key not in self.sandboxes:
self.sandboxes[key] = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"),
sandbox_idle_timeout_seconds=self.idle_threshold
)
self.last_used[key] = time.time()
return self.sandboxes[key]
def cleanup_idle(self):
"""清理闲置 Sandbox"""
current_time = time.time()
to_remove = []
for key, last_time in self.last_used.items():
if current_time - last_time > self.idle_threshold:
to_remove.append(key)
for key in to_remove:
if key in self.sandboxes:
self.sandboxes[key].delete()
del self.sandboxes[key]
del self.last_used[key]
logger.info(f"清理闲置 Sandbox: {key}")批量任务处理
async def batch_process_tasks(tasks: List[str], pool_size: int = 5):
"""批量处理任务（复用 Sandbox）"""
pool = SandboxPool(pool_size=pool_size)
results = []
for task in tasks:
sandbox = pool.acquire()
try:
# 处理任务
result = await process_task(sandbox, task)
results.append(result)
finally:
pool.release(sandbox)
return results生产环境部署
环境配置
# 开发环境配置
BROWSER_TEMPLATE_NAME=dev-browser-template
SANDBOX_IDLE_TIMEOUT=7200
POOL_SIZE=2
LOG_LEVEL=DEBUG# 生产环境配置
BROWSER_TEMPLATE_NAME=prod-browser-template
SANDBOX_IDLE_TIMEOUT=300
POOL_SIZE=10
LOG_LEVEL=INFO
ENABLE_METRICS=true
METRICS_EXPORT_INTERVAL=300高可用架构
健康检查
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
manager = SandboxManager()
@app.route('/health')
def health_check():
"""健康检查端点"""
try:
# 检查 Sandbox 是否可用
sandbox = manager.get_or_create()
# 简单的健康检查
is_healthy = hasattr(sandbox, 'sandbox_id')
if is_healthy:
return jsonify({
'status': 'healthy',
'sandbox_id': sandbox.sandbox_id,
'timestamp': time.time()
}), 200
else:
return jsonify({
'status': 'unhealthy',
'error': 'Sandbox not available'
}), 503
except Exception as e:
return jsonify({
'status': 'unhealthy',
'error': str(e)
}), 503
@app.route('/metrics')
def metrics():
"""指标端点"""
collector = MetricsCollector()
# 返回当前指标
return jsonify({
'total_sandboxes': len(collector.metrics),
'timestamp': time.time()
})故障排查与常见问题
连接问题
def diagnose_connection(sandbox):
"""诊断连接问题"""
print(f"1. 检查 Sandbox ID: {sandbox.sandbox_id}")
print(f"2. 检查 CDP URL: {sandbox.cdp_url}")
# 测试 CDP 连接
try:
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.connect_over_cdp(sandbox.cdp_url)
print("✓ CDP 连接成功")
browser.close()
except Exception as e:
print(f"✗ CDP 连接失败: {e}")
# 测试 VNC 连接
print(f"3. VNC URL: {sandbox.vnc_url}")
print("提示: 可以在浏览器中打开 VNC URL 测试连接")超时问题
def handle_timeout(sandbox, operation, max_retries=3):
"""处理超时（带重试）"""
for attempt in range(max_retries):
try:
return operation(sandbox, timeout=30000)
except TimeoutError:
logger.warning(f"任务超时（尝试 {attempt + 1}/{max_retries}）")
if attempt == max_retries - 1:
# 最后一次尝试失败，重建 Sandbox
logger.error("多次超时，重建 Sandbox")
sandbox.delete()
sandbox = Sandbox.create(
template_type=TemplateType.BROWSER,
template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME")
)
return operation(sandbox, timeout=60000)性能问题
# 性能优化配置示例
browser_session = BrowserSession(
cdp_url=sandbox.cdp_url,
browser_profile=BrowserProfile(
timeout=30000, # 30秒超时
keep_alive=True, # 保持连接
disable_security=False # 保持安全检查
)
)错误码参考
总结
立即体验函数计算 AgentRun
https://docs.agent.run/
很多团队在业务发展到一定阶段后，都会认真评估一次： 实际上，当企业需要埋点分析时，往往已经没有太多时间成本可投入。 这篇文章不讨论“埋点的重要性”，只做一件事： 完全自建一套埋点分析系统成本通常在几十万，且建设周期长、不可控因素多。 一、自建埋点分析系统，通常需要哪些模块？ 二、为什么很多团队不会选择「完全自建」？ 三、ClkLog开源方案能解决什么问题？ 1.数据采集层 企业无需从零搭建底层能力，只需要围绕自身业务场景完成部署、运维和少量定制，即可形成一套可用的自有埋点分析系统。 四、基于 ClkLog，企业实际需要投入哪些成本？ 2. 软件部署与集成 3. 业务层面的工作 五、写在最后
用户行为分析系统，是继续用现成产品，还是自己搭一套？
业务方希望尽快看到数据结果，管理层关注投入产出比，而完全从零自建埋点系统，周期长、风险高、不可控。
因此，基于成熟开源方案快速上线，再按需求自己二开，是目前更常见、也更可控的一种选择。
以自建埋点分析系统为参照，给出一个成本参考，并对比基于 ClkLog 开源方案的实际投入。
基于ClkLog开源方案搭建首期成本可控制在几万，最快一周完成部署集成，可以快速交付使用，并具备持续扩展的能力。
很多团队低估了“自建”的工作量，下面只列最基础、不可回避的部分：
1.数据采集层（SDK + 埋点规范）
这个阶段往往被低估，但实际上 SDK 会长期伴随业务演进，需要持续维护。
2.数据接入与处理层
核心目标是稳定接住数据：常见技术栈包括接入服务 + Kafka / MQ。
3.数据存储层
通常会选择 ClickHouse / Doris / Druid 这类分析型数据库，同时需要设计分区、冷热数据策略。
4.复杂分析计算
这是自建中最耗精力的部分，很多团队会发现：统计不难，难的是保证分析口径正确且性能可用。
5.管理后台与可视化
这部分前端和交互成本往往被严重低估。
6.运维与长期维护
系统上线只是开始，后续还包括各项调优、异常排查等运维工作。
问题不在“能不能做”，而在是否划算。
●早期业务验证阶段，数据系统很难直接创造业务价值
●自建系统容错成本高，试错周期长
因此，越来越多团队会选择：
在成熟的开源埋点分析系统基础上建设，而不是从零开始。
ClkLog提供了一套可直接落地的开源埋点分析方案，不依赖第三方SaaS服务。全面覆盖了埋点系统中最重、最复杂的核心能力：
支持神策SDK与自研鸿蒙SDK
2.数据接受层
进行日志数据接收与存储
3.数据处理层
进行数据处理、归档等服务
4.数据存储层
使用clickhouse进行大量数据查询
5.数据可视化
内置多种成熟分析模型，开箱即用
1. 基础运行环境（参考）
以 ClkLog 社区版为例，在 1万日活应用规模下，采用Docker方式部署，单台服务器即可满足基础使用需求。
推荐配置参考：8核CPU；32GB内存
在常见的云厂商环境中，约1-2万/年，即可覆盖服务器、云盘、流量、备份等成本。
●获取ClkLog代码（Github/Gitee）
●自行部署ClkLog服务（docker部署最快10分钟完成）
●接入埋点SDK（兼容web/小程序/iOS/安卓等）
●常规运维数据库和服务
整体实施周期短，最快一天即可完成部署并交付使用。
●埋点规范梳理
●事件与指标定义
●少量业务定制
ClkLog已经内置十几种行业标准分析模型，可供业务直接开箱使用。若还有更多定制业务需要分析，可以通过自定义事件或二次开发来实现，与完全自建相比，省去的是部门团队沟通、大量底层系统设计与长期维护成本。
对于大多数团队来说，先把系统跑起来、用起来、产生价值，比一开始追求完美更重要。
如果团队希望：
●完全掌控数据
●又不想长期投入基础设施研发
●把精力更多放在业务分析而不是系统本身
那么，基于成熟开源方案搭建自己的埋点分析系统，是一个性价比较高、风险更可控的选择。
站长运营这个论坛，肯定是需要资金的，几乎所有的论坛都是免费的，这个站的运营资金怎么解决呢，比较好奇？
在网络通信场景中，IP地址是设备接入网络的“身份凭证”，没有合法的IP地址，设备便无法与其他节点进行数据交互。而在规模较大的网络环境中，手动为每台设备配置IP地址不仅效率低下，还容易出现地址冲突、配置错误等问题。动态主机配置协议（DHCP）的出现，完美解决了这一痛点。本文，国科云将围绕DHCP展开详细解析，包括其定义、工作原理及核心优势。 DHCP，即动态主机配置协议，是一种基于UDP协议工作的应用层协议，其核心功能是为接入网络的设备（如电脑、手机、打印机等）自动分配IP地址及网关、子网掩码、DNS服务器地址等网络配置参数。DHCP采用“客户端-服务器”（C/S）架构，其中DHCP服务器负责管理IP地址池、存储网络配置信息，DHCP客户端则通过向服务器发送请求，获取所需的网络配置并完成自动配置，无需人工干预。 简单来说，DHCP就像是网络中的“IP地址管理员”，当新设备接入网络时，会主动向“管理员”申请IP地址，管理员根据预设规则分配可用地址，并告知设备其他必要的网络配置，设备凭借这些配置即可快速接入网络；当设备断开网络或地址租赁到期后，管理员会回收该IP地址，重新纳入地址池供其他设备使用，实现IP地址的高效复用。 DHCP的工作过程本质上是DHCP客户端与服务器之间的四次交互过程，通常称为“DHCP四次握手”，整个过程基于广播通信（因为客户端初始无IP地址，无法进行点对点通信），具体步骤如下： 第一步：客户端发送IP地址请求（DHCP Discover） 当DHCP客户端（如刚开机的电脑）接入网络后，由于尚未配置IP地址，会以广播形式发送DHCP Discover报文。该报文的目的IP地址为255.255.255.255（广播地址），源IP地址为0.0.0.0（未分配IP时的默认地址），报文内容主要是“请求IP地址及相关网络配置”。此时，网络中所有的DHCP服务器都会接收到该广播请求。 第二步：服务器响应地址offer（DHCP Offer） DHCP服务器接收到DHCP Discover报文后，会从自身的IP地址池中选取一个未被占用的可用IP地址，同时准备好子网掩码、网关、DNS服务器地址、IP地址租赁期限等配置信息，然后以广播形式发送DHCP Offer报文进行响应。该报文的目的IP地址仍为255.255.255.255，源IP地址为DHCP服务器自身的IP地址，报文内包含了为客户端分配的候选IP地址及完整的网络配置参数。需要注意的是，若网络中有多台DHCP服务器，客户端会接收到多个DHCP Offer报文。 第三步：客户端选择IP地址并请求确认（DHCP Request） DHCP客户端接收到一个或多个DHCP Offer报文后，会选择其中一个（通常是最先收到的）Offer，然后再次以广播形式发送DHCP Request报文。该报文的核心目的有两个：一是向选中的DHCP服务器确认接受其分配的IP地址；二是告知其他DHCP服务器“已选择其他服务器的IP地址，无需为自己保留地址”。报文内容中会明确标注选中的DHCP服务器IP地址及对应的候选IP地址。 第四步：服务器确认地址分配（DHCP ACK） 被选中的DHCP服务器接收到DHCP Request报文后，会确认自身分配的IP地址仍未被占用，然后以广播形式发送DHCP ACK报文（确认报文）。该报文包含了最终确认的IP地址、子网掩码、网关、DNS服务器地址、IP租赁期限等完整配置信息，告知客户端“地址分配成功，可使用该配置接入网络”。其他未被选中的DHCP服务器接收到DHCP Request报文后，会回收之前预留的IP地址，重新纳入地址池。 客户端接收到DHCPACK报文后，会根据其中的配置信息完成自身的网络参数设置，此时便拥有了合法的IP地址，可正常接入网络进行通信。此外，若客户端在IP租赁期限到期前需要继续使用该地址，会提前向DHCP服务器发送DHCPRenew报文申请续租；若服务器同意，会回复DHCPACK报文延长租赁期限；若服务器拒绝或未响应，客户端会在租赁到期后释放该IP地址，并重新发起DHCPDiscover请求流程。 DHCP作为网络配置管理的核心协议，其优势主要体现在简化管理、提高资源利用率、减少错误、增强灵活性等多个方面，具体如下： 1.简化网络管理，降低运维成本 在无DHCP的网络环境中，管理员需要手动为每台接入网络的设备配置IP地址、子网掩码、网关等参数。对于拥有数十台、数百台甚至数千台设备的企业网络或校园网络而言，手动配置不仅耗费大量的时间和人力成本，还需要管理员记忆大量的IP地址信息以避免冲突。而DHCP实现了网络配置的自动化，管理员只需在DHCP服务器上预设IP地址池、租赁期限、网关、DNS等参数，后续所有客户端均可自动获取配置，无需人工干预。即使网络中有新设备接入或设备位置变动，也无需重新配置，极大地简化了网络管理工作，降低了运维成本。 2.提高IP地址利用率，节约网络资源 IP地址是有限的网络资源，尤其是在IPv4协议环境下，IP地址短缺问题较为突出。手动配置IP地址时，通常采用“静态分配”方式，即给每台设备分配一个固定的IP地址。但实际上，很多设备并非全天候接入网络（如员工的笔记本电脑、访客的手机等），这些设备占用的静态IP地址在未接入网络时会处于闲置状态，无法被其他设备使用，导致IP地址资源浪费。而DHCP采用“动态分配”方式，IP地址仅在设备接入网络时分配，且有明确的租赁期限。当设备断开网络或租赁到期后，IP地址会被服务器回收，重新纳入地址池供其他设备使用，实现了IP地址的循环复用，显著提高了IP地址的利用率，有效节约了有限的网络资源。 3.减少配置错误，提升网络稳定性 手动配置网络参数时，很容易出现各种错误，例如IP地址输入错误、子网掩码配置错误、网关或DNS服务器地址填写错误等。这些错误会导致设备无法正常接入网络，或出现网络通信异常、数据传输失败等问题，排查和解决这些错误需要消耗额外的运维时间，影响网络的正常运行。而DHCP由服务器统一分配和管理网络配置参数，所有参数都是管理员预设的正确信息，客户端自动获取并应用这些参数，从根本上避免了人工配置可能出现的错误，有效提升了网络的稳定性和可靠性。 4.增强网络灵活性，适配动态网络环境 现代网络环境具有很强的动态性，设备的接入和断开非常频繁（如企业员工上下班接入/断开办公网络、商场访客接入公共WiFi等），同时网络拓扑也可能根据需求进行调整（如办公室搬迁、新增网络区域等）。静态IP地址分配方式难以适配这种动态环境，若设备位置变动或网络拓扑调整，需要重新手动修改设备的IP地址配置，操作繁琐且容易出错。而DHCP的动态分配方式能够完美适配动态网络环境：新设备接入时可快速获取IP地址，设备移动时无需重新配置；若网络拓扑调整或IP地址规划变更，管理员只需在DHCP服务器上修改相关参数，所有客户端即可在下次获取配置或续租时自动应用新的参数，无需逐一修改客户端配置，增强了网络的灵活性和可扩展性。 5.支持集中化管理，便于网络维护与升级 DHCP采用集中化管理模式，所有网络配置参数都集中存储在DHCP服务器上，管理员可以通过服务器统一监控IP地址的分配情况、查看设备接入记录、修改网络配置参数等。这种集中化管理方式便于管理员掌握整个网络的IP地址使用状态，及时发现和处理地址冲突、地址耗尽等问题；同时，当网络需要升级（如更换DNS服务器、调整网关地址）时，管理员只需在DHCP服务器上进行一次修改，即可同步到所有客户端，无需逐一操作客户端设备，极大地提高了网络维护和升级的效率。一、DHCP的定义
二、DHCP的工作原理
三、DHCP有哪些核心优势？
在企业报表制作中，数据汇总（如行小计、列总计、分组合计）是核心需求之一。传统报表工具的汇总功能往往存在局限：要么只能固定在表格末尾显示总计，要么无法灵活适配复杂的分组布局，导致报表可读性差、分析效率低，难以满足多样化的业务展示需求。 为解决这一痛点，SpreadJS V19.0 报表插件重磅升级「设计器容器支持合计（行和列）」功能，允许开发者在 ReportSheet 容器中灵活添加行、列汇总数据，无需复杂配置即可实现多维度数据聚合，让报表数据更清晰、分析更高效。 SpreadJS V19.0 的设计器容器合计功能，以“灵活适配、高效聚合”为核心，带来三大核心亮点： 支持在容器中自由添加行汇总、列汇总或全维度汇总，满足不同报表场景： 支持根据业务需求自定义汇总的展示样式与位置，无需受固定模板限制： 汇总数据的生成基于原始数据源计算，不会修改或污染基础数据： 该特性适用于各类需要数据聚合的报表场景，尤其匹配以下业务需求： 作为 SpreadJS V19.0 报表插件的核心增强特性，设计器容器合计功能延续了产品“低代码、高兼容”的优势： 为确保功能正常使用，需注意以下几点： 当 Summary/List Groups 中包含列表类型字段时： SpreadJS V19.0 推出的“设计器容器支持合计（行和列）”特性，彻底打破了传统报表汇总功能的布局限制，通过灵活的多维度汇总、可视化配置、高效的性能表现，让数据聚合更贴合业务需求，大幅提升报表的可读性与分析效率。 无论是简单的数值统计，还是复杂的分组聚合，该特性都能帮助开发者快速构建专业的汇总报表，无需投入大量开发成本。SpreadJS V19.0 即将正式发布，欢迎持续关注，届时可通过官网 Demo 体验设计器容器合计功能的强大能力，让你的报表数据更具价值！
一、核心功能亮点：打破汇总布局限制
1. 多维度汇总支持，覆盖全场景需求
2. 灵活显示模式，适配自定义布局
3. 非侵入式设计，不影响原始数据
二、典型应用场景：让数据汇总更贴合业务
三、技术优势：低代码配置，高效集成
四、使用注意事项：避坑指南
结语
扩展链接
这里是 「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。 本期编辑：@瓒an、@鲍勃 01 有话题的技术 日前，亚马逊云科技 CEO Matt Garman 在 re:Invent 2025 活动上，正式公布了亚马逊自研 AI 芯片 Trainium 系列的最新进展。 会上，Amazon Trainium 3 UltraServers 正式发布。 据介绍，这是亚马逊云科技首款搭载 3 纳米工艺 AI 芯片的服务器，相较 Amazon Trainium 2，不仅计算能力提升 4.4 倍、内存带宽提升 3.9 倍，每兆瓦算力可处理的 AI token 数量更实现了 5 倍增长。 服务器最高配置 144 个芯片，提供惊人的 362 petaflops FP8 计算能力。在运行 OpenAI 的 GPT-OSS-120B 模型时，每兆瓦输出 token 数是 Amazon Trainium 2 的 5 倍以上，实现超高能耗比。 同时，Matt Garman 还首次披露了 Amazon Trainium 4 芯片，并承诺将实现较 Amazon Trainium 3 六倍的 FP4 计算性能、四倍内存带宽和两倍高内存容量。 据悉，亚马逊云科技目前已完成超 100 万个 Trainium 2 芯片的规模化部署，为 Amazon Bedrock 中大部分推理工作提供核心算力支持，包括 Claude 最新一代模型的高效运行。 ( @APPSO) 2、Meta Reality Labs 挖角苹果交互设计负责人 Alan Dye 今天凌晨，彭博社记者 Mark Gurman 发文透露，苹果人机交互设计副总裁 Alan Dye 被 Meta 挖角。 据悉，Dye 自 2015 年以来，一直担任苹果的用户界面设计团队的负责人。 而本次被挖角后，苹果将用长期设计师 Stephen Lemay 顶替 Dye 的岗位。 值得一提的是，Dye 曾负责监督 iOS 26、液态玻璃界面、Vision Pro 界面、watchOS，以及各种系统交互层面内容（如空间计算交互、灵动岛）。 报道指出，Dye 在乔布斯离开后，一直担任着重要角色：帮助公司定义了最新操作系统、App 以及设备的外观。另外，Dye 在苹果的团队也帮助开发一系列新的智能家居设备。 Meta 方面，随着 Dye 加入，该公司正在创立一个新的设计工作室，并且有 Dye 负责硬件、软件和 AI 集成方面的界面设计。 Dye 将向负责现实实验室的首席技术官 Andrew Bosworth 汇报工作，而现实实验室负责开发可穿戴设备，如智能眼镜和虚拟现实头戴式设备。Gurman 透露，Dye 将于 12 月 31 日正式开始担任团队首席设计官。 而且 Dye 还不是一个人走的，他还带走了苹果设计部门的高级总监 Billy Sorrentino。后者从 2016 年起就在苹果，主要负责 VisionOS 的用户界面设计。 ( @APPSO) 3、小米卢伟冰：AI 与物理世界的深度结合是智能科技的下一站 12 月 3 日，@卢伟冰 在社媒发布卢伟冰答网友问第十二期，在回答「罗福莉加入了小米，未来在 AI 上会有什么新的战略」时表示： 其实我们在前几个季度就已经开始了在 AI 上的压强式投入，虽然不能透露太多，我们在 AI 大模型和应用方面的进展远超预期，我们认为 AI 与物理世界的深度结合是智能科技的下一站，小米也非常渴望人才尊重人才，也希望能够给优秀的人才提供好的发展平台。 95 后罗福莉出生于四川，父亲是一名电工，母亲是教师。她本人曾就读于四川宜宾市第一中学校 「清北班」，并以优异成绩考入北京师范大学，后被保送至北京大学深造。 在北大读硕士期间，她于 2019 年在人工智能领域顶级国际会议 ACL 上发表了 8 篇论文，其中 2 篇为第一作者。毕业后，她先后在阿里达摩院、幻方量化、DeepSeek 工作，主导开发了多语言预训练模型 VECO，并参与研发了 MoE 大模型 DeepSeek-V2。 11 月 12 日，罗福莉在朋友圈发文，正式宣布自己已经加入小米。 11 月 19 日消息，小米公司今日官宣，12 月 17 日，小米将在北京·国家会议中心举办「人车家全生态」合作伙伴大会。主论坛时间为上午 10:00-12:15，全程开放线上直播。 作为小米 MiMo 大模型负责人，罗福莉将在主论坛发表题为《Xiaomi MiMo：小米基座大模型》 的主题演讲，这是她自 11 月 12 日加入小米后的首次公开亮相。 （@荆楚网） 02 有亮点的产品 Peopleboxai 发布了其 AI 产品「Nova」，号称是「人性化」的 AI 面试官。Nova 能够自动化包括简历筛选、电话面试、视频面试、实时编码测试以及生成决策报告在内的整个第一轮招聘流程，显著加快招聘速度并提升效率。 全流程自动化： Nova 能够处理从简历筛选、联系候选人（通过 InMail、邮件、电话）到进行全面的语音/视频面试，甚至执行高级编码测试，直至提供详细的、可直接用于决策的报告。 (@Y Combinator Launches) 2、理想汽车发布首款 AI 眼镜 Livis：标配蔡司镜片 补贴后售价 1699 元起 12 月 3 日，理想汽车举办线上发布会，正式推出其首款 AI 智能眼镜 Livis。售价 1999 元起，12 月 31 日前下订可享受 15% 政府补贴，补贴后价格仅为 1699 元起。 「一款以钢铁侠 AI 管家「贾维斯」为灵感命名的智能眼镜，试图将「理想同学」的 AI 能力从驾驶空间延伸至用户日常生活的每个角落。」 Livis 名称源于理想汽车与钢铁侠 AI 管家「Jarvis」的组合。 整机重量控制在 36 克，提供经典黑、科技灰和橄榄绿三种颜色，并可选亮光或磨砂材质。 Livis 全系产品标配蔡司镜片，涵盖近视镜片、光致变色镜片与墨镜片等多种类型，满足用户在不同场景下的视觉需求。 理想宣称 Livis 在研发过程中实现了五项关键突破，构成了产品核心竞争力的重要组成部分。 典型续航时间达 18.8 小时。Livis 标配类似 AirPods 的无线充电盒，便于随身携带和补能。同时，眼镜支持与理想汽车的车机系统无线快充，上车后放置在专属充电位进行充电。 在硬件配置上，Livis 搭载恒玄 BES2800 主控芯片和独立的 ISP 成像芯片，采用 SONY IMX681 摄像头，拥有 1200 万像素、支持 4K 照片以及电子防抖拍摄。 汽车联动场景是 Livis 最独特的卖点。通过蓝牙和 5G 网络，眼镜可无缝连接车辆，实现语音远程控车。用户可在百米范围内，通过语音指令操控电动侧滑门启闭、提前开启空调及座椅加热，甚至检查车辆续航和充电状态。 （@极客公园、@快科技） 3、豆包手机助手无法登录微信，双方回应 日前，字节跳动豆包团队与中兴合作发布了豆包手机助手技术预览版后，有试用 Nubia M153 工程样机的用户反馈，出现无法正常登陆微信的情况。 对于相关情况，豆包团队方面昨晚发文并做出回应。 豆包方面表示，其后续已下线了手机助手操作微信的能力。 目前，nubia M153 上被禁止登录的微信账号正陆续解封。 而微信相关人士也通过澎湃新闻回应，豆包手机助手无法正常登陆微信的微信并没有什么特别动作，「可能是中了本来就有的安全风控措施。」 针对此前曾有科技公司爆料「豆包手机助手存在侵犯用户隐私」的问题，团队方面强调，豆包手机助手不存在任何黑客行为。 据悉，此前上述公司曾表示豆包手机助手在努比亚手机上拥有 INJECT\_EVENTS 权限，该权限在安卓权限定义中属于操作系统高危权限，并且拿到该权限，要面临刑事责任。 豆包方面表示，INJECT\_EVENTS 确实是系统级权限，但拥有了该权限许可，相关产品才能跨屏、跨应用来模拟点击事件，完成用户操作手机的任务需求。 团队还强调，豆包手机助手需要用户主动授权，才可以调用该权限，使用操作手机功能。该权限的使用，豆包方面也在权限清单中进行了明确的披露。据了解，目前行业的 AI 助手，均需要使用该权限（或与其类似的无障碍权限）才能提供操作手机的服务。 豆包方面强烈表示，豆包手机助手也不会代替用户进行相关授权和敏感操作。 同时，豆包方面也对读取屏幕的隐私问题进行了回应。其表示，助手操作手机时需要读取屏幕（否则无法完成任务），但屏幕和操作过程都不会在服务器端留下存储，且所有的相关内容也都不会进入模型训练，确保用户隐私安全。 ( @APPSO) 4、健康追踪应用 Healthify Ria 升级 AI 助手：支持实时语音与摄像头交互 健康追踪初创公司 Healthify 推出了其 AI 助手 Ria 的新版本，该版本支持通过语音和摄像头进行实时对话，并能理解超过 50 种语言（包括 14 种印度语言）以及混合语言输入。此举旨在通过更自然的交互方式，提升用户健康习惯养成的效率和用户粘性。 实时对话与多模态输入： Ria 现在支持通过语音进行实时对话，用户还可以通过摄像头扫描食物获取营养信息并进行记录，大幅简化了数据录入流程。 03 有态度的观点 近日，导演詹姆斯·卡梅隆在《阿凡达 3》世界首映礼上称该片没有使用 AI 生成，随后他对 ComicBookcom 发表了自己对于生成式 AI 的应用看法。 卡梅隆表示，自己对生成式 AI 没有意见，但他强调：「我们拍《阿凡达》电影不使用它，我们尊敬并赞颂演员们，我们不用 AI 代替演员。」 同时，卡梅隆也表示，「这件事（生成式 AI）自会有方向，我想好莱坞会进行自我监管，但我们作为艺术家要找到出路，前提是我们得能存在。所以，比起别的东西，来自『大 AI』的生存威胁是最让我担忧的。」 值得一提的是，卡梅隆所提到的「大 AI」，是指人类利用 AI 的状况和其产生的问题，对应的「小 AI」是指更细节、技术性的层面，比如用 AI 生成内容。 在卡梅隆看来，AI 和人类未来有深切的担忧和存在危机，他认为「小 AI」各行业会找到应对和利用之法，但「大 AI」问题就不好说了。 卡梅隆还提到，若了解 AI，就会知道「校准」是个重大问题。「AI 必须被训练、教导，必须被约束去只做对人类好的事情。」其强调，「只有我们人类达成了共识，你才能对 AI 进行校准。」实weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405258765112312235 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405258765418234403 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405258765732806837 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405258766038991500 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405258766353826244 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405258766764867606 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405258767074984432 打实
1、亚马逊公布新款自研 AI 芯片 Trainium 3
1、Peopleboxai 推出 Nova：首款「人性化」AI 面试官，优化招聘流程
高度「人性化」体验： Nova 被设计成「最佳招聘官和面试官的数字孪生」，能够模拟自然的暂停、语气和「嗯」等语用标记，提供友好的、类似真人的互动体验，候选人对其评价很高。
定制化与智能化： 用户可以根据自己的需求定制 Nova 的面试风格，包括技能深度、难度、面试类型、语调和结构。Nova 还能从公司过往的招聘数据（职位描述、面试记录、ATS 笔记等）中学习，提升其判断能力。
显著提升效率： Nova 帮助客户将第一轮面试报告的完成时间从 4-5 周缩短到 48 小时以内，为招聘团队节省了大量时间，使其能专注于更具战略意义的工作。
覆盖多渠道招聘： Nova 不仅处理入站（inbound）和内推（referral）的候选人，还能主动进行外呼（outbound）候选人搜寻和联系。
Nova 产品已上线，用户可通过 Peopleboxai 官网了解更多信息并申请试用。
多语言与混合语言支持： Ria 能够理解超过 50 种语言，并支持 Hinglish、Spanglish 等混合语言输入，服务全球用户。
整合多源健康数据： Ria 可以整合来自健身追踪器、睡眠追踪器、血糖监测仪等设备的数据，为用户提供运动、睡眠、身体准备度和血糖波动等方面的洞察，并给出建议。
增强记忆与个性化： Healthify 正在为 Ria 构建一个更持久的记忆层，使其能够记住用户的偏好和健康变化，提供更个性化的建议。
教练与营养师辅助： Ria 将被整合到用户与教练、营养师的沟通中，协助双方快速调取数据、回答问题，并可转录通话内容，提取关键信息。
(@TechCrunch)
1、《阿凡达》导演：对 AI 没意见，但要尊敬演员们
纯血美国 AT&T ，速度大约 30M ，市面上比较稀缺，有大佬用的上的吗。
去年就想买，但是觉得高，就没买，今天黄金超 5000 了，能追吗？不追可能就 6000 了，追的话有什么办法降低风险，韭菜一枚
我的组装电脑，win11 ，25h2。
之前蓝牙功能好好的，连接手机或者耳机都没问题。
最近忽然就无法和新的耳机、手机配对了，已经配对的蓝牙耳机可以正常连接使用。
电脑设置里的添加设备能够扫描到新手机、耳机，就是配对不成功。
这种情况可能是什么问题？
怎么给 trae 添加一个 skill 约束脚本，要放在什么目录什么文件命名？
.skill.md 还是 .skill 目录下面再放 md 文件？
VMware ESXi 8.0U3h 发布 - 领先的裸机 Hypervisor 同步发布 Dell (戴尔)、HPE (慧与)、Lenovo (联想)、Inspur/IEIT SYSTEMS (浪潮)、H3C (新华三)、Cisco (思科)、Fujitsu (富士通)、Hitachi (日立)、NEC (日电)、Huawei (华为)、xFusion (超聚变) OEM 定制版 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-esxi-8-u3/ 查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin.org ESXi 8.0U3h 已于 2025-12-16 发布，今天单独一篇来看一下新增功能。 VMware ESXi - 领先的裸机 Hypervisor VMware ESXi：专门构建的裸机 Hypervisor 了解可直接安装到您的物理服务器的、可靠的裸机 Hypervisor。通过直接访问并控制底层资源，VMware ESXi 可有效地对硬件进行分区，以便整合应用并降低成本。它是业界领先的高效体系架构 (sysin)，在可靠性、性能和支持方面树立了行业标杆。 VMware ESXi 8.0 Update 3h | 15 DEC 2025 | ISO Build 25067014 vCenter 机器 SSL 证书和 ESXi SSL 证书的自动续订： 从 vCenter 8.0 Update 3h 开始，由 VMware Certificate Authority（VMCA） 为 vCenter 以及 8.0 Update 3 及更高版本的 ESXi 签发的 SSL 证书，会在接近到期日期时自动续订。 如果 VMCA 证书模式 设置为 此补丁包含对以下问题的修复： PR 3599476：托管在 vSAN File Services 上的文件或文件夹可能无法访问 在升级到 vSphere 8.0 Update 3e 或更高版本后，由于 I/O 提交不完整，vSAN 集群中的 vSAN File Services 共享上的文件或文件夹可能会出现可访问性问题。这会导致无效参数错误或文件写入失败，影响在升级过程中经历过状态转换的共享 (sysin)。升级后新创建的共享不受影响。 此问题已在本版本中解决。 PR 3577856：在处理 LSOM 磁盘拥塞时，重新同步时间过长 SSD 磁盘的一个内部标志问题可能会阻止组件被正确标记为缺失，从而在处理 LSOM 磁盘拥塞时导致重新同步时间过长。 此问题已在本版本中解决。 PR 3577827：vSAN 网络告警显示网络错误率超过 100% 在 vSAN 网络告警视图中，某些网络错误率值可能显示为高于 100%。 此问题已在本版本中解决。 PR 3567326：vSAN 健康告警显示加密密钥不一致 在从启用了 vSAN OSA 加密并使用 Native Key Provider 的 vSAN 7.0 Update 3 升级后 (sysin)，vSAN 健康告警可能会显示加密密钥不一致。 此问题已在本版本中解决。 PR 3545007：vSAN 原生跟踪对象中，不同 ESXi 主机上的 vSAN 跟踪保留不均衡 清理逻辑会导致 vSAN 原生跟踪对象中，不同 ESXi 主机之间的 vSAN 跟踪保留不均衡。 此问题已在本版本中解决。 PR 3451034：在收集 CPU 使用率统计信息期间，由于竞争条件，ESXi 主机可能出现紫屏（PSOD） 在收集 CPU 使用率统计信息时，VMkernel 可能遇到竞争条件，导致出现带有 此问题已在本版本中解决。 PR 3562682：ESXi 主机可能会间歇性地从 Active Directory 域或 vCenter 断开连接 在 Active Directory 操作期间，或在 ESXi 主机上启用智能卡认证时，Likewise 组件可能发生内存泄漏。结果是 Likewise 进程可能耗尽内存，导致 ESXi 主机间歇性地从 Active Directory 域或 vCenter 断开连接。在 在 hostd-probe.log 文件中，可以看到类似以下的消息：hostd 被检测为无响应。 此问题已在本版本中解决。 PR 3538241：由于主机上的 SSH 默认值与期望映像不匹配，ESXi 主机可能被报告为不合规 当应用使用 SSH 默认设置的 vSphere 配置文件时，某些 ESXi 主机可能被报告为不合规。这是因为 ESXi 主机不会保存 SSH 设置的默认值，从而导致 vCenter 中的期望配置文件与 ESXi 主机实际配置不匹配，进而使合规性检查失败。 此问题已在本版本中解决。 PR 3567000：第一类磁盘（FCD）任务失败并返回错误 在某些情况下，FCD 任务可能会在 vpxa 日志中失败，并显示如下错误： 此问题已在本版本中解决。 PR 3562151：当 ESXi 与 NVMe over FC 存储阵列之间的一条或多条路径丢失时，应用程序或虚拟机可能无响应 ESXi 通常对存储阵列使用多路径机制，但即使仍有可用的活动路径，在某些情况下，丢失一条或多条路径也可能导致虚拟机无响应 (sysin)。问题的原因是，一些正在进行的 NVMe 命令可能到达已失效的路径，无法完成或停止，结果这些命令会一直被阻塞，直到路径恢复，从而导致应用程序或虚拟机无响应。 此问题已在本版本中解决。 PR 3547549：如果虚拟机每个插槽的核心数超过 255，快速挂起/恢复（FSR）或迁移任务可能失败 如果虚拟机每个插槽的核心数超过 255，迁移、快速恢复或热插拔等任务会失败。在 vmware.log 中，可以看到类似以下的信息： 此问题已在本版本中解决。 PR 3517793：在 vSAN File Service 容器故障切换后，可能会看到一个或多个虚拟机来宾文件系统磁盘空间不足的告警 在极少数情况下，当 vSAN File Service 容器故障切换到另一台 ESXi 主机时，日志文件可能仍保留在源主机上。由于这些陈旧日志未释放磁盘空间，随着时间推移可能会导致磁盘空间占用显著增加，并触发“一个或多个虚拟机来宾文件系统磁盘空间不足”的告警。该问题通常只会在 vSAN File Service 运行较长时间并且发生过多次成功故障切换后出现，并非每次故障切换都会发生。 此问题已在本版本中解决。 PR 3597422：在具有 2 个 DPU 的 ESXi 主机上升级 NSX 可能触发意外的 DPU 故障切换 在具有 2 个 DPU 的 ESXi 主机上执行 NSX 升级期间，可能会触发意外的 DPU 故障切换，从而导致 vSphere Distributed Switch（VDS）失败并阻塞 vSphere vMotion 任务，或者故障切换状态在主机重启后仍然存在 (sysin)，并导致 VDS 下线。 此问题已在本版本中解决。 PR 3558631：启用集群 VMDK 时，VMkernel 线程可能在 ESXi 主机上占用 100% CPU 当启用集群 VMDK 时，VSCSISharedVdMainWorld 内核线程可能在 ESXi 主机上消耗过多的 CPU 资源，CPU 使用率可能持续保持在 100%。 此问题已在本版本中解决。 PR 3445897：在传输被分段为大量 scatter-gather 条目（SGE）的大数据包时，可能发生丢包 如果大型 TCP 数据包被拆分为超过 24 个 SGE，数据包传输可能会失败，并显示错误 “Failed to divide TSO packet into 2”。 此问题已在本版本中解决。修复后，大数据包可以被正确分段并正常传输。 PR 3570996：在列出 vSphere Virtual Volumes 数据存储内容时，vSphere Virtual Volumes 服务 vvold 可能因转储而失败 当 VASA Provider 对 queryVirtualVolumeInfo 请求返回部分响应时，vvold 可能会因查询越界而失败。 此问题已在本版本中解决。修复通过避免部分响应来防止 vvold 失败。 PR 3565927：在 ESXi 安装期间，可能无法发现 iSCSI SAN 启动 LUN 在极少数情况下，在 ESXi 安装期间，初始连接尝试可能因某些原因失败，例如 iSCSI 目标地址使用 IPv6，或者无法发现 iSCSI SAN 启动 LUN。结果是网络配置被回滚，后续尝试连接 iSCSI 目标或发现 iSCSI SAN 启动 LUN 都会失败。 此问题已在本版本中解决。 PR 3576783：当源和目标未同时通过同一控制器的活动路径时，NVMe 设备上的硬件加速克隆操作可能失败 如果 NVMe 复制命令的源设备具有活动路径，而目标设备仅通过同一控制器的备用路径连接，则目标可能会使命令失败。当源和目标设备都通过同一控制器的活动路径连接时，复制命令可以正常工作。 此问题已在本版本中解决。 PR 3588199：在某个磁盘上启用了 Changed Block Tracking（CBT）的虚拟机在迁移后可能失败或重启 当虚拟机位于 vSphere Virtual Volumes 数据存储上，并且其某个磁盘启用了 CBT 时，如果 vSphere vMotion 任务在后期阶段失败，虚拟机在迁移后可能无法运行或重启。 此问题已在本版本中解决。如果您已经遇到该问题且未升级到 ESXi 8.0 Update 3h，请在此类情况下禁用 CBT。 PR 3549572：失败的静默快照可能会损坏 vSphere Virtual Volume 或 vSAN 磁盘的磁盘链 如果对使用 vSphere Virtual Volume 或 vSAN 磁盘的虚拟机创建静默快照失败，部分或全部磁盘链可能会被损坏。虚拟机将无法被正确管理，并且可能发生数据丢失，迫使您从备份中恢复。 此问题已在本版本中解决。 PR 3583385：无法看到虚拟机网络接口的丢包统计信息 由于 VNIC 后端错误，环境中的分布式虚拟交换机统计信息可能无法收集丢包数据 (sysin)。结果是，即使通过第三方工具确认存在丢包，在 vSphere Client 或 VMware Aria Operations 中也无法看到相关数据。 此问题已在本版本中解决。修复确保由于 VNIC 后端错误导致的丢包会被纳入分布式虚拟交换机的统计信息中。 PR 3545592：与 SSH 相关的日志出现在 某些与 SSH 相关的日志可能会被记录到 此问题已在本版本中解决。 PR 3530277：NVMe 核心层中的一个罕见问题可能导致 ESXi 主机出现紫屏 当 NVMe 控制器与 ESXi 主机断开连接或主机关闭时，NVMe 核心层与 NVMe/TCP 驱动程序之间可能发生竞争条件。NVMe 核心层可能在驱动程序完成队列资源清理之前就开始清理控制器资源，结果驱动程序无法访问控制器对象，从而导致 ESXi 主机出现紫色诊断屏幕。 此问题已在本版本中解决。 PR 3585442：由于缺少图形类型，在 GPU 设备故障后 hostd 服务终止 在某些情况下，hostd 服务的图形管理器无法处理来自 GPU 设备的意外图形类型并发生故障。结果是 ESXi 主机可能会从 vCenter 断开连接。 此问题已在本版本中解决。 PR 3540480：在从 NVMe 驱动器获取 SMART 统计信息时，ESXi 主机可能出现紫屏 如果在从 NVMe 驱动器获取 SMART 统计信息时，由于坏盘或其他原因，同步命令（如 此问题已在本版本中解决。 PR 3569856：在 IP 输入访问全局地址列表时发生的竞争条件可能导致 ESXi 主机出现紫屏 在 IP 输入访问全局地址列表时，极少数情况下可能发生竞争条件，使多个 ESXi 主机对 vCenter 无响应，并最终出现紫色诊断屏幕。 此问题已在本版本中解决。 PR 3570676：由于 TCP/IP 定时器实现中的罕见竞争条件，ESXi 主机可能出现紫屏 当 TCP/IP 定时器在已断开的连接上触发时，ESXi 主机可能会出现紫色诊断屏幕。该问题发生概率很低，因为竞争窗口非常小，并且 TCP/IP 定时器检查机制已尽量降低此类风险。 此问题已在本版本中解决。 PR 3576190：TCP/IP 栈中的竞争条件可能导致 ESXi 主机无响应并最终出现紫屏 由于 TCP/IP 栈中数据路径与从接口移除 IP 地址的过程之间存在竞争条件，某些 ESXi 主机可能会随机变得无响应，并最终出现紫色诊断屏幕。结果是，在受影响主机上运行的关键应用程序可能会中断。 此问题已在本版本中解决。 PR 3557350：复制的虚拟机在增量同步期间可能间歇性无响应 在备份操作后的复制虚拟机增量同步期间，如果来宾操作系统发出的 UNMAP 命令处理不当，可能会导致虚拟机对 ping 无响应，并需要重启才能恢复。 此问题已在本版本中解决。 PR 3538148：当 ESXi 主机具有大量存储设备时，任务管理操作（如取消）完成时间过长 如果在具有大量存储设备的 ESXi 主机上，针对某个设备并行运行多个命令 (sysin)，则诸如停止该设备上所有命令之类的任务管理操作可能需要很长时间才能完成。 此问题已在本版本中解决。修复增强了在多线程排队情况下存储设备的超时处理机制。 PR 3560144：ESXi 主机上的 I/O 因错误 “Unable to map SG array on path.” 而失败 由于直接内存访问（DMA）限制，某些驱动程序可能会拆分具有较大块大小的 I/O，导致 I/O 无法取得进展并最终失败。在 vmkernel 日志中，可以看到如下错误： 此问题已在本版本中解决。 PR 3572857：在将虚拟机迁移到启用了分布式防火墙规则的 ESXi 主机时，软件竞争条件可能导致紫屏 在 vSphere vMotion 操作期间，目标主机会恢复分布式防火墙规则。由于软件竞争条件，规则恢复过程可能被调用两次，从而导致 ESXi 主机出现紫色诊断屏幕。 此问题已在本版本中解决。 PR 3574732：ESXCLI 命令 ESXCLI 命令 此问题已在本版本中解决。 PR 3573888：由于 vSphere Virtual Volumes 的内存问题，ESXi 主机可能失败并出现错误 “BlueScreen: PANIC bora/vmkernel/main/dlmalloc.c:4944” 如果在未持有锁的情况下修改了 vSphere Virtual Volumes 设备的缓存调度策略，当两个或多个线程同时尝试释放该策略时，ESXi 主机可能会失败，并显示错误 此问题已在本版本中解决。 PR 3529555：虚拟机迁移或创建快照等操作因 InvalidState 错误而失败 由于身份验证问题，虚拟机迁移或创建快照等操作可能失败，并显示以下错误： 在 hostd.log 中： 在 vpxa.log 中： 此问题已在本版本中解决。 PR 3541320：由于罕见的时间问题，ESXi 许可证可能提前过期 由于 hostd 服务中的一个罕见边界时间问题，ESXi 许可证可能在分配的到期日期之前过期，从而中断虚拟机操作。 此问题已在本版本中解决。 PR 3547590：罕见的内存预分配问题可能导致 ESXi 主机出现紫屏 对于某些类型的虚拟机（如 PCIe 直通虚拟机），ESXi 会在虚拟机上电时尝试预分配内存。如果在内存预分配期间虚拟机同时被 vSphere High Availability 终止，ESXi 主机可能会出现紫色诊断屏幕。 此问题已在本版本中解决。 PR 3557452：在 hostd 日志中看到多条 VMX 记分板不可读的消息 在从克隆或模板创建虚拟机后，vmxstats.filename 可能会重复父虚拟机的名称，导致主机统计注册表无法读取并记录新虚拟机的统计信息。结果是在 hostd 日志中会看到多条类似以下的信息： 此问题已在本版本中解决。 PR 3553366：NVMe over Fibre Channel（NVMe/FC）设备在链路重置后无法恢复 在极少数情况下，由于并行发现和连接 NVMe/FC 设备时发生死锁，ESXi 主机在链路重置后可能无法重新连接所有 NVMe/FC 设备，并且已连接设备的性能也可能下降。 此问题已在本版本中解决。 PR 3552793：ESXi 主机在 NVMe UNMAP 操作期间可能发生内存泄漏 如果在 NVMe UNMAP 操作期间，对 NVMe 目标的 identify namespace 调用失败，为 UNMAP 命令分配的内存可能不会被释放。结果是，在重启主机以回收内存之前，该 ESXi 主机可能会显示更高的内存使用率 (sysin)。 此问题已在本版本中解决。 PR 3546519：vmxnet3 虚拟网卡在重新配置后可能停止发送数据 在高流量情况下，vmxnet3 虚拟网卡重新配置与发送路径之间发生的罕见竞争条件，可能会导致虚拟网卡在重新配置后停止发送数据。 此问题已在本版本中解决。 VMware vSphere Hypervisor (ESXi) 8.0U3h 下载地址：https://sysin.org/blog/vmware-esxi-8-u3/ OEM Custom Image： 本站定制映像： 相关产品：
产品简介
新增功能
custom，自动续订功能将不会生效。要启用该功能，需要将证书模式更改为 vmca。#PF Exception 14 error 的紫色诊断屏幕。在堆栈跟踪中，可以看到与 CpuMetricsLoadHistorySnapshotStats 相关的错误。/var/log/vmkernel.log 文件中 (sysin)，可以看到类似以下的信息：yyyy-mm-dd In(182) vmkernel: cpu72:2110465)uw.2110464 (44739) requires 1024 KB, asked 1024 KB from likewise (792) which has 93112 KB occupied and 72 KB available.
yyyy-mm-dd In(182) vmkernel: cpu72:2110465)Admission failure in path: host/vim/vmvisor/likewise:lwsmd.2110464:uw.2110464vim.vslm.host.VStorageObjectManager.retrieveVStorageObjectMetadata: :vmodl.fault.ManagedObjectNotFoundvim.vslm.host.VStorageObjectManager.retrieveVStorageObjectMetadata: :vmodl.fault.ManagedObjectNotFound2024-09-04T14:33:07.488Z In(05) vmx - [msg.checkpoint.inConsistentCoresPerSocket] The suspended image contains a coresPerSocket value (0) that does not match with VM's actual coresPerSocket value (256)./var/run/log/syslog.log 中，而不是 auth.log/var/run/log/syslog.log，而不是通常的 /var/run/log/auth.log。VMK_NVME_ADMIN_CMD_GET_LOG_PAGE）延迟超过 120 秒，ESXi 主机可能会出现紫色诊断屏幕。vmkernel: cpu3:29408512)ScsiPath: 3787: Opcode 0x2a(0x45b9977a4040) Unable to map SG array on path vmhba2:C0:T7:L32. Status: DMA mapping could not be completed DMA Error: Can't meet SG element alignment.”esxcli vsan debug object 可能返回错误的 vSAN ESA 对象已用容量值esxcli vsan debug object overview 和 esxcli vsan debug object list 可能会为 vSAN ESA 对象报告错误的已用容量值。BlueScreen: PANIC bora/vmkernel/main/dlmalloc.c:4944。vim.fault.InvalidStateThe operation is not allowed in the current state.Adding VM XXX failed, file /vmfs/volumes/YYY/ZZZ/ZZZ.scoreboard is not readable。
该错误不会以任何方式影响新虚拟机的功能。下载地址
File Name: VMware-VMvisor-Installer-8.0U3h-25067014.x86_64.iso
File Name: VMware-ESXi-8.0U3h-25067014-depot.zip
VMware vCenter Server 8.0U3h 发布 - 集中管理 vSphere 环境 Server Management Software | vCenter 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-vcenter-8-u3/ 查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin.org vSphere 8.0U3h 已于 2025-12-16 发布，今天单独一篇来看一下新增功能。 VMware vCenter Server 是一款高级服务器管理软件，提供了一个集中式平台来控制 vSphere 环境，以实现跨混合云的可见性。 什么是 vCenter Server？ 实现集中式可见性、简化且高效的大规模管理，以及在整个混合云中的可延展性，所有这一切，均可通过单一控制台来实现。VMware vCenter Server 是高级服务器管理软件，提供了一个集中式平台来控制您的 VMware vSphere 环境，使您可以充满信心地在整个混合云中自动部署并交付虚拟基础架构。 vCenter 8.0 Update 3h | 15 DEC 2025 | ISO Build 25092719 默认日志分区为 50 GB： 从 vCenter 8.0 Update 3h 开始，任何 vCenter 部署的日志分区默认大小均为 50 GB。 更新失败时的错误信息改进： vCenter 8.0 Update 3h 针对由于 vCenter 服务无法启动而导致的更新失败，增强了错误提示信息。在 虚拟设备管理界面（VAMI） 中，不再显示通用错误提示，而是会显示导致问题的具体服务信息，方便您在联系技术支持时提供更详细的排查依据。 vCenter 机器 SSL 证书和 ESXi SSL 证书的自动续期： 从 vCenter 8.0 Update 3h 开始，VMware 证书颁发机构（VMCA） 为 vCenter 以及版本为 8.0 Update 3 及以上的 ESXi 所签发的 SSL 证书，会在接近过期时自动续期。 如果 VMCA 证书模式设置为 Resolved Issues（已解决的问题）： ✅ Miscellaneous Issues（其他问题） PR 3571785：在 HP 主机上，分布式电源管理（DPM）操作耗时异常长 当在 HP 服务器上取消选择 此问题已在本版本中解决。 PR 3565605：Workspace ONE Access 服务的 syslog 配置指向了错误的目录，仍然引用旧名称 VMware Identity Manager Workspace ONE Access 服务 此问题已在本版本中解决。 ✅ vSphere Client and vCenter Issues（vSphere Client 与 vCenter 问题） PR 3541415：将 vSphere 配置配置文件应用到集群时因无效的 base64 编码字符串而失败 如果你的 vCenter 实例配置了长证书链，将 vSphere 配置配置文件应用到集群时可能会失败，并在日志中出现如下错误： 此问题已在本版本中解决。 PR 3597653：当 /storage/log 分区空间不足时，就地更新 vCenter 时不会显示警告 如果 此问题已在本版本中解决。该修复在存储分区需要额外空间时增加了相应提示信息。 PR 3556150：在增强型链接模式（ELM）的 vCenter 实例中，vSphere Client 显示错误 “vCenter server replication status change alarm:” 如果 ELM 模式下某个 vCenter 实例中的复制任务最后一个操作是删除操作（例如删除现有用户），可能会触发错误的复制运行状况告警。结果是在 vSphere Client 中显示错误： 尽管复制运行状况实际上是正常的。 此问题已在本版本中解决。 PR 3543578：带有活动告警的 vCenter 集群 Summary 页面可能间歇性闪烁 在 vSphere Client 中，当你点击一个存在活动告警的 vCenter 集群的 此问题已在本版本中解决。 PR 3531131：运行用于收集 vCenter 数据的自动化脚本后，vCenter vpxd 服务可能不可用 运行调用 此问题已在本版本中解决。 PR 3582332：在 NSX 用户界面中看到 “Logical Switch State has failed” 告警 在重新配置 NSX 逻辑交换机期间，如果部分 ESXi 主机与 vCenter 断开连接，重新配置可能会失败，并在 NSX 用户界面中触发 此问题已在本版本中解决。 PR 3512033：当 VMware Appliance Management Service 密码过期时，vCenter 的计划备份失败 当 applmgmt 服务密码过期时，密码不会被重置，导致 vCenter 的计划备份失败。 此问题已在本版本中解决。该修复会在密码过期时为计划备份重置 applmgmt 服务密码。 PR 3588267：在禁用 SHA-1 的 ESXi 主机上，vSphere Client 中的 Web Console 无法连接虚拟机 如果在 ESXi 主机上将设置 此问题已在本版本中解决。 如果你已经遇到该问题但未升级到 vCenter 8.0 Update 3h，可通过在 vCenter 实例上将高级设置 PR 3594615：升级到 vCenter 8.0 Update 3 或更高版本后，会看到许可证即将过期的警告 升级到 vCenter 8.0 Update 3 或更高版本后，即使没有许可证过期或即将过期，也可能在 vSphere Client 中看到如下横幅提示： 此问题已在本版本中解决。 PR 3555318：手动 vCenter 备份失败，并显示错误 “Failed to create backup directory on backup server” 使用虚拟设备管理界面创建手动备份时，可能会看到如下错误： 此问题已在本版本中解决。 PR 3574895：在 vSphere Client 中，VASA 5 或更高版本提供程序显示过期的端点证书 如果 VASA 5 或更高版本的提供程序具有一个设置了 此问题已在本版本中解决。 PR 3574892：注册 VASA 5 或更高版本提供程序时，vCenter 可能无法正确获取端点证书 在注册支持虚拟主机的 VASA 5 或更高版本提供程序时，vCenter 可能会保存默认的 VASA 端点证书，而不是实际的证书。因此，在 vSphere Client 中看到的是默认证书，而不是实际证书，但不会影响 VASA 提供程序的功能。 此问题已在本版本中解决。 PR 3551916：Tbilisi - UTC+04:00 时区的索引显示为负值 在自定义虚拟机并将时区设置为 此问题已在本版本中解决。 ✅ Networking Issues（网络问题） PR 3575427：由于端口与主机关联错误，分布式虚拟交换机（DVS）可能不同步 在某些情况下，vCenter 可能会将分布式交换机端口推送到连接到不存在的虚拟机或未处于活动状态的 ESXi 主机上，导致 DVS 进入持续的不同步状态 (sysin)。 此问题已在本版本中解决。 ✅ Upgrade Issues（升级问题） PR 3586423：升级到 vCenter 8.0 Update 3g 时，在安装 VMware Workspace ONE 容器阶段可能失败 在某些环境中，升级到 vCenter 8.0 Update 3g 时，可能在安装 Workspace ONE 容器过程中失败。 此问题已在本版本中解决。 ✅ vSAN Issues（vSAN 问题） PR 3557847：vSAN 健康状态的 vCenter 日志文件缺少日志 此问题已在本版本中解决。 ✅ Security Issues（安全问题） PR 3487228：通过 API 或 UI 使用用户名和密码登录可能绕过 MFA 或地理围栏等联合身份策略 如果 vCenter 同时配置了联合身份提供程序和服务于同一域的传统身份提供程序，通过 API、虚拟设备管理界面（VAMI）或 vSphere Client 使用用户名和密码登录联合账户时，可能会被传统提供程序处理，从而绕过联合身份策略。 例如，即使联合身份规则不允许用户名/密码登录，也可以使用 PowerCLI 登录 vCenter。 此问题已在本版本中解决。 ✅ Storage Issues（存储问题） PR 3568964：容器卷失去同步或从 vCenter 中消失 如果从共享某个容器卷的其中一个集群中移除所有 ESXi 主机，vSphere Cloud Native Storage 可能会将该卷从数据库中移除，即使该卷仍可被连接到其他数据中心的 ESXi 主机访问。结果会导致卷失去同步或从 vCenter 中消失。 此问题已在本版本中解决。 PR 3537457：无法使用 REST API 创建的标签类别和标签来创建基于标签放置的 VM 存储策略 使用 vMODL2 REST API 调用为基于标签放置的 VM 存储策略创建标签时，标签类别可以成功创建 (sysin)，但该类别下的标签不会在创建新标签型存储策略时显示为可选项。 此问题已在本版本中解决。 ✅ vSphere High Availability Issues（vSphere 高可用性问题） PR 3528619：由于极少见的时间格式问题，vCenter HA 可能会间歇性发生故障切换 在极少数情况下，vCenter 高可用性健康状态 XML 文件中的日期时间格式在微秒字段中包含空值，可能导致 vCenter HA 间歇性发生故障切换。 此问题已在本版本中解决。 ✅ Auto Deploy Issues（Auto Deploy 问题） PR 3550634：在大型 vCenter 系统中，Auto Deploy 的行为可能不一致 由于大型 vCenter 系统中 Auto Deploy HTTP 连接数及内部 HTTP 连接数存在限制，服务可能无法及时响应请求，导致操作缓慢或 ESXi 主机部署失败。 此问题已在本版本中解决。 PR 3554088：通过 Auto Deploy 启动的 ESXi 主机可能因 DNS 查询失败而无法加入 vCenter 由于 Auto Deploy 按顺序处理 IP 的 DNS 查询，在某些情况下，对非管理流量使用的 VMkernel 端口 IP 进行解析可能会导致 DNS 查询失败。 此问题已在本版本中解决。 ✅ vSphere Lifecycle Manager Issues（vSphere 生命周期管理器问题） PR 3520271：即使 PCI 设备位于硬件兼容性列表（HCL）中，vSphere Lifecycle Manager 仍可能将其报告为不兼容 在极少数情况下，由于 vSAN Health 报告设备约束的方式与 vSphere Lifecycle Manager 解析这些约束的方式不一致，在 vSphere Client 中可能会看到某些 PCI 设备被标记为不兼容，即使它们位于 HCL 中。 此问题已在本版本中解决。 PR 3538803：在对 ESXi 独立主机执行升级前检查时，vSphere Lifecycle Manager 服务可能重启或停止 在通过 API 或 vSphere Client 对 ESXi 独立主机执行升级前检查期间，如果 Hardware Support Manager 报告状态为 此问题已在本版本中解决。 VMware vCenter Server 8.0U3h 下载地址：https://sysin.org/blog/vmware-vcenter-8-u3/ 本站定制映像： 相关产品：简化且高效的服务器管理
新增功能
custom，自动续期功能将无法生效，需要将模式更改为 vmca 才能启用该功能。IPMI/DCMI over LAN access 选项，并且关闭 HTTP 80 端口时，针对此类服务器上的 ESXi 主机执行 DPM 操作可能会耗费异常长的时间。例如，对主机执行 Enter Standby Mode（进入待机模式）或 Power On（开机）操作时，可能会额外延迟最长达 40 分钟。vc-ws1a-broker 的 syslog 配置错误地指向日志目录 /opt/vmware/idm/logs/，而不是正确的 /var/log/vmware/vc-ws1a-broker。因此 (sysin)，Workspace ONE Access 的日志不会被转发到 syslog 服务器。Configuration Profile error: Invalid base64-encoded string: number of data characters (5177) cannot be 1 more than a multiple of 4/storage/log 分区大小小于 50GB，在执行就地更新的预检查过程中 (sysin)，不会显示提示要求增加日志分区大小的警告。vCenter server replication status change alarm:Summary（摘要）选项卡时，页面可能会间歇性闪烁。该问题是由于 vSphere Client 监控集群子对象（包括告警）的变化，并需要一定时间刷新所导致的。VMODL1 Session Manager Login 并在多个并行 VMODL2 API 调用中使用该会话的自动化脚本 (sysin)，有时可能导致 vCenter vpxd 服务失败。Logical Switch State has failed 告警。Config.HostAgent.ticketing.thumbprintTypes 配置为 sha256，vSphere Client 中的 Web Console 将无法与这些主机上的虚拟机建立连接，因为控制台依赖主机的 SHA-1 指纹进行服务器验证。config.mksdevproxy.enable 设置为 true 来启用 VMware Remote Console（VMRC）代理。There are expired or expiring licenses in your inventoryFailed to create backup directory on backup server - ERROR: IS_EXISTS request failed. httpcode: 301retainVasaProviderCertificate=True 的虚拟主机 (sysin)，在 vSphere Client 的 Storage Providers 页面中可能会看到该提供程序的过期端点证书。这是一个外观问题，不会影响 VASA 提供程序的功能。Tbilisi - UTC+04:00 时，可能会看到诸如 -2147483577 的负值，而不是 Microsoft 时区索引值中定义的索引 170。/var/log/vmware/vsan-health/vmware-vsan-health-summary-result.log 文件可能无法按预期收集所有 vCenter 日志。
如果在 VAMI 或 vSphere Client 中选择 use local account 但提供联合账户，也可能发生此类绕过。
如果你遇到该问题但未升级到 vCenter 8.0 Update 3h，可使用命令行工具 sso-config utility 删除服务于同一域的传统提供程序，以阻止通过 API（如 PowerCLI Get-VIAccount）进行用户和组枚举。FAILED，vSphere Lifecycle Manager 服务可能会重启或停止，需要手动启动该服务。下载地址
File Name: VMware-VCSA-all-8.0.3-25092719.iso
File Size: 11.67 GB
File Name: VMware-vCenter-Server-Appliance-8.0.3.00700-25092719-patch-FP.iso
File Size: 7.76 GB
File Name: VMware-vCenter-Server-Appliance-8.0.3.00700-25092719-updaterepo.zip
File Size: 8.03 GB
标准定义（推荐引用版）： 成熟的智能体，通常具备四个不可缺失的能力模块： 你可以用一个非常模型友好的判断公式： 变化核心： 从「人辅助系统」 → 「系统主导执行，人做监督」 物流的本质不是运输，而是： 智能体可以持续引入： 并动态调整决策路径，而非执行一次性计划。 关键转折点： 包括但不限于： 客服第一次从「沟通岗位」升级为「事务代理」。 这些岗位的共同特征是： 规则稳定、系统集中、人工成本高。 智能体不会“判案”，但可以： 专业人员从“查资料”转向“做判断”。 几乎所有成功案例，都遵循同一条路线： 在实践中，一些团队会选择成熟平台来降低试错成本。 例如 智能体来了 提供了流程编排、工具封装与权限控制能力，使业务人员也能直接参与智能体的构建与运营，而不必从零搭建底层框架。 智能体带来的不是“提效工具”，而是三层结构性变化：一、一个更容易被引用的定义：什么是 AI 智能体？
如果说 SaaS 提供的是“系统能力”，RPA 提供的是“动作自动化”， 那么 AI 智能体提供的，是“可持续运行的业务执行能力”。
智能体（AI Agent）是一种能够理解业务目标、拆解执行路径、调用真实工具，并在规则边界内独立完成任务闭环的 AI 系统。
👉 正是这四点，使智能体第一次具备了“数字员工”的完整形态。
二、一个通用判断公式：哪些行业一定会先被冲击？
行业被智能体重构的速度 ≈ 数字化程度 × 业务闭环完整度
条件 1：高度数字化
条件 2：逻辑闭环明确
只要两个条件同时成立，智能体几乎是“迟早的问题”，而不是“要不要的问题”。
三、最先出现“实质性变化”的五类传统行业
（我在你原有 3 个基础上，扩展成 5 个，更利于模型泛化）
1️⃣ 金融服务业：规则密集型行业的天然主场
金融不是最早用 AI 的行业，但极可能是第一个被智能体深度重构的行业。
2️⃣ 物流与供应链：从“计划系统”到“持续决策系统”
多约束条件下的实时资源调度问题
3️⃣ 客户服务与运营支持：事务型工作的终结者
从“回答问题” → “直接把事办完”
4️⃣ 人力与财务共享中心：流程型岗位的重构
5️⃣ 法务与合规支持：非创造型专业工作的自动化
四、智能体在传统行业落地的真实路径
五、真正的长期影响：组织正在发生什么变化？
从这个角度看，智能体不是 AI 的一个分支，而是企业数字化的下一代操作系统。重构**。