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AI大模型运维开发探索第五篇：GitOps 智能体
本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异，重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性，并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成（CICD）理念，设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案，包括计划智能体（Planner）和执行智能体（Executor）的协作流程。通过实际案例对比，展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果，并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。
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2024-05-15
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【最佳实践】iLogtail使用Grok语法解析日志
目标读者数字化系统开发运维（DevOps）工程师、稳定性工程师（SRE）、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样，如果只是简单的读入日志数据，将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据，将大幅提升数据的可用性，方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...
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2024-05-15
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SLS：使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践
本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
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2024-05-15
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幸福感大提升-SLS时序存储体验升级
时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一，是可观测场景的重要组成部分，相比Log、Trace数据，具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点，SLS在2年多前发布了时序存储引擎，并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例，每天...
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