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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。
20行代码：Serverless架构下用Python轻松搞定图像分类和预测
本文将AI项目与Serverless架构进行结合，在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
PolarDB-X 限流慢SQL的方法
如果用户发现活跃连接数、cpu 使用率等指标处于高位, 同时慢SQL日志中发现大量记录, 分析得出是大量慢 SQL占用了数据库资源，而且这些慢SQL已经影响到整体核心业务的稳定运行，此时我们需要对其进行限流。
某运营商核心对客系统迁移PolarDB实践
数据库迁云是一个复杂工程，对于传统企业来说，数据库不仅沉淀业务数据，还沉淀了大量业务逻辑，数据迁移过程复杂，风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例，介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案，供大家参考。
使用 PolarDB 开源版 采用array数组和gin索引高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍使用 PolarDB 开源版高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求测试...
Serverless数据仓库实践，助力企业敏捷数据分析
现代的云原生数据仓库架构传统的云数据仓库需要用户购买一个预置的数据资源进行7*24的长时间运行；这种方式对于当下崇尚敏捷创业者来说使用负担较大，对于探索类或成长型业务缺少灵活的使用模式以满足低成本数据分析诉求；随着这个问题被越来越多的企业关注，Serverless的使用方式开始逐渐被各大厂商提及，B...
