衣舞晨风

生产 API7 AI 网关一次升级引出两个互相独立的缺陷：流式请求偶发 500、低流量下多 worker CPU 打满，最明显的节点还叠加调频策略差异。开头先给结论摘要，再回溯排查过程：对照实验、监控反例、依赖 diff、perf 与受控复现，以及临时止血、最终修复与节点调频差异。

读百炼网关用 RocketMQ LiteTopic 重构大模型限流的文章后，记录核心思路，并补上原文跳过的响应通道设计——消费端调模型后，流式响应怎么回到客户端。

线上 API7 网关偶尔报504，请求耗时全部精确卡在15秒。通过代码追踪、内核参数分析、DNS排除和抓包验证，最终定位到根因是 tcp_syn_retries=3 导致的SYN重传超时。

比较 OpenCode、Pi、DeepSeek Harness、Codex、Claude Agent SDK 和 OpenHands，区分独立运行、HTTP API 和会话管理，给出决策路径与建设量估算，并讨论接入业务时的职责边界和数据合规。

在阅读六本大模型书籍的过程中，从技术演进、分词、注意力、MoE、GPU、Prefill、Decode、RAG、微调和评估等角度，阶段性梳理大模型从 Token 到答案的完整链路。

通过一个可运行的点餐 Demo，串联 Tool Calling、MCP、A2A、AG-UI、HITL、Skill 路由与多 Agent 协作的完整开发链路。

结合阅读与工程实践思考AI深度参与工作和生活后，普通人如何守住独立判断、责任意识、基本功和长期能力，避免把决策完全交给模型。

《Harness工程》读书笔记，梳理上下文管理、规划执行、反思记忆、Skills、多 Agent 协作与 Agent 产品设计。

沿一份文档和一次提问的完整链路，拆解 Go 项目中的异步解析、OCR、切片、混合检索、RRF、Reranker、引用校验与故障降级。

从网关基本功、AI 流量理解、运行时性能和工程治理四个维度，建立可量化的 AI Gateway 选型评分框架。