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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。
云端短视频批量混剪解决方案
“批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键，基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频，是营销短视频创作的常见思路。本篇介绍使用智能媒体生产ICE创作营销短视频，自由设定脚本顺序模拟手动剪辑，实现自动化批量制作高质量原创视频。
云效流水线+ECS服务器，自动化部署Web页面
本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm，结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式，进行了基于Vue的Web网页部署。
链路追踪（Tracing）其实很简单——链路拓扑
最近一年，小玉所在的业务部门发起了轰轰烈烈的微服务化运动，大量业务中台应用被拆分成更细粒度的微服务应用。为了迎接即将到来的双十一大促重保活动，小玉的主管让她在一周内梳理出订单中心的全局关键上下游依赖，提前拉...
使用智能媒体生产ICE剪辑OSS视频文件
本篇介绍智能媒体生产ICE一些常见场景，如裁剪、拼接、字幕、ASR等，通过一些时间线示例，介绍如何快速剪辑OSS上的视频文件。
短视频批量混剪-经验漫谈
“批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键，基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频，是营销短视频创作的常见思路。本篇主要介绍一些经验方法，助您更快更高效地生产优质短视频。
链路追踪（Tracing）其实很简单——链路成本进阶指南
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
