AI 代理系統：開發代理動作與工具
本文深入探討如何在 Nexus AI 代理平台中開發和整合代理的「動作」與「工具」。我們將解析原生工具（基於程式碼）和語意工具（基於提示詞）的開發方法，並展示如何將這些工具整合到一個由行為樹驅動的決策框架中，最終賦予 AI 代理執行具體任務和與外部世界互動的強大能力。
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Kubeflow：KFServing 的基礎架構解析
要真正理解 KFServing 的強大之處，我們需要深入其基礎架構堆積積疊。KFServing 是以雲原生方式構建的，與 Kubeflow 一樣，它受益於底層每一層的功能。KFServing 的架構堆積積疊包括： 硬體層 底層硬體是所有上層的基礎構建塊。叢集可以執行…
AI 代理的實戰：整合行為樹與大模型語言
本文深入探討如何將傳統的行為樹（Behavior Trees）與現代大型語言模型（LLM）相結合，以構建更強大、更可控的自主 AI 代理系統。我們將解析行為樹的核心元件，展示其在 AI 決策控制中的優勢，並透過實例說明如何利用 LLM 增強行為樹的動態生成、條件評估和行動執行能力。
AI 代理系統：行為樹設計的實用考量
本文深入探討在設計基於行為樹的自主 AI 代理系統時的關鍵考量。我們將重點介紹如何運用後向鏈結法（Back Chaining）從目標反向構建行為樹，並比較隔離模式與對話模式這兩種核心通訊機制的優劣。最後，透過一個 YouTube 社交媒體發布系統的實例，展示如何將這些設計原則應用於實際的多代理協作流程中。
Kubernetes：比對條件與選擇器
這個設定設定了一個驗證 Webhook，它會檢查 apps/v1 API 組中的 Deployment 資源的建立和更新操作。Webhook 沒有副作用，API 伺服器會等待最多 5 秒鐘來取得回應，如果呼叫失敗，請求將被拒絕。
Kubeflow：無伺服器推論的未來
KFServing：如我們所見，TensorFlow Serving和Seldon Core等工具顯示了ML模型生產級服務不是任何一個研究團隊或公司的獨特問題。不幸的是，這意味著每個內部解決方案都將使用不同的模型格式並公開獨特的專有服務API。 TensorFlow Ser…
AI 代理的實戰：行為樹 - 自主式AI助理的核心技術
本文深入探討行為樹（Behavior Trees）作為自主式 AI 助理核心控制機制的應用。我們將解析行為樹的起源、核心節點型別與執行機制，並比較其與其他 AI 控制模式的優劣。最後，文章將展示如何將行為樹與大型語言模型（LLM）結合，以構建更強大、更可控的 AI 代理系統。
eBPF 技術：Linux 程式結構與附加點解析
在 eBPF 開發中，程式片段定義（section definition）是決定 eBPF 程式附加位置的關鍵元素。它透過 SEC() 巨集指定程式應該掛載的位置，接著才是程式本身的實作。這種設計讓我們能精確控制程式在核心中的執行時機。
AI 代理系統：從問題到解決方案的演算法思維
本文以一個「草坪生長模擬」的程式設計挑戰為例，深入探討從問題分析到演算法設計與最佳化的完整過程。我們將採用廣度優先搜尋（BFS）來解決這個典型的區域填充問題，並進一步將此解題思路類比到 AI 代理系統中的行為樹（Behavior Trees）設計，展示結構化的問題解決流程如何應用於構建自主 AI 系統。
Kubernetes：Webhook 資源操作與許可權控制
在 Kubernetes 的 Webhook 系統中，我們可以針對不同的資源操作進行精確控制。Webhook 可以監聽並干預各種資源的生命週期事件
Kubeflow：測試你的模型
在佈署到生產環境之前，徹底測試模型是至關重要的。Seldon Core提供了多種測試選項： 直接使用Python客戶端執行模型 這種方式允許在叢集外進行簡單的本地測試。假設你的Python模型定義在MyModel.py檔案中： 安裝Seldon Core Python模組後，你可…
AI 代理系統：建立完整的電影推薦服務
本文將深入探討如何使用 Microsoft 的 Semantic Kernel 框架，將一個外部 API（如 TMDB 電影資料庫）封裝成一個功能完整的語義 GPT 介面。我們將從服務架構設計、功能擴充，到最終整合到聊天和代理介面，一步步構建一個能夠理解自然語言並提供智慧電影推薦的 AI 代理系統。
Kubeflow：模型服務
隨著機器學習技術的快速發展，模型服務領域也在不斷演進。我認為未來幾年將出現以下趨勢： 1. 框架統一：業界將逐步形成更統一的模型服務標準，減少當前的碎片化狀態 2. 無伺服器推理：按需擴充套件的無伺服器模型推理將變得更加普及，特別適合負載變化大的應用 3. 邊緣裝置佈署：隨…
AI 代理的行動力：Semantic Kernel 框架深度解析
本文深入探討 Microsoft 的 Semantic Kernel (SK) 框架，從其核心設計哲學——結合「語意推理」與「原生執行」——入手，解析其如何透過獨特的「外掛-函式」架構，賦予 AI 代理執行實際行動的能力。我們將透過一個電影推薦的實戰案例，展示語意函式與原生函式如何協同工作，最終構建出一個能與外部世界互動的強大 AI 代理。
AI 代理系統：Semantic Kernel 語意函式的設計與實踐
本文深入探討 Microsoft 的 Semantic Kernel (SK) 框架中語意函式與原生函式的設計與實踐。我們將解析這兩種函式型別的核心區別，並透過一個電影推薦系統的實例，展示如何結合兩者的優勢，構建一個能夠與外部數據源互動、具備強大能力的 AI 代理系統。
Kubeflow：機器學習模型推論
在機器學習領域，大多數關注點往往集中在演算法開發上，但模型最終目的並非僅止於建立，而是要投入實際生產環境中發揮價值。當我們談論將模型「推向生產環境」時，通常指的是執行推論inference流程。一個完整的推論解決方案應該包含三個核心功能：模型服務serving、監控…
CrewAI 實戰：構建角色導向的多代理協作系統
本文深入探討專為多代理協作設計的框架 CrewAI，從其模擬人類團隊的「角色導向」設計哲學入手，解析其核心架構與處理模式。透過一個完整的市場分析報告撰寫案例，我們將展示如何使用 CrewAI 構建一個分工明確的 AI 團隊，並介紹如何整合 AgentOps 監控平台，實作對代理行為的全方位觀測與最佳化。
eBPF 技術：BTF 資料載入
- usermsgt 結構定義了一個包含 12 字元訊息的資料型態 2. BPFHASH 巨集定義了一個名為 config 的雜湊表對映，以 u32 型別（適合儲存使用者 ID）為鍵，以 usermsgt 結構為值 3. BPFPERFOUTPUT 定義了一個效能緩衝區輸出通道 4.
AI 代理系統：理解 LLM 與工具的互動機制
本文深入解析大型語言模型（LLM）與外部工具互動的核心機制——函式呼叫（Function Calling）。我們將澄清一個常見誤解：LLM 本身不執行函式，而是生成呼叫指令。透過一個完整的推薦系統範例，本文將詳細展示從函式定義、請求構建到客戶端執行和結果整合的完整流程，並介紹 Semantic Kernel 作為構建更複雜 AI 應用的進階框架。
Kubernetes：變更型 Webhook 設定動態資源修改機制
在 Kubernetes 的准入控制系統中，變更型 Webhook（Mutating Webhook）扮演著關鍵角色，它允許我們在資源被持久化到 etcd 之前動態修改這些資源。
Kubeflow：Parameter Server 策略解析
分散式訓練架構：在大規模機器學習場景中，單一節點的運算能力往往無法滿足模型訓練需求。分散式訓練架構應運而生，其中 Parameter Server 策略是一種廣泛應用的方法。 Parameter Server 架構原理 Parameter Serve…
AI 代理的實戰：構建強大AI代理的進階技巧
本文深入探討構建強大 AI 代理的進階技巧，從精煉的提示工程策略，到本地與雲端 LLM 的選擇與佈署，再到 AutoGen 多代理系統的協作模式。我們將解析如何透過結構化提示、角色扮演等技巧提升模型效能，並比較不同協作模式的優劣，為開發高效、可靠的 AI 代理系統提供全面的實戰指南。
Prometheus Alertmanager 警示機制設定
本文介紹如何設定 Prometheus 與 Alertmanager，建立完善的警示機制，涵蓋警示規則、Alertmanager 安裝、組態、路由設定，以及 Prometheus 與 Alertmanager 的整合，並提供如何在 Linux 和 Windows 系統上安裝 Alertmanager 的步驟，最後示範如何監控 Alertmanager 本身和 …
Kubeflow：為何選擇TF工作實作生產級機器學習佈署
在將機器學習模型從實驗階段推進到生產環境時，我們經常面臨一系列技術挑戰。這些挑戰往往超出了模型本身的複雜性，涉及基礎設施、資源管理和佈署流程等多個層面。 機器學習佈署的關鍵挑戰 在實際工作中，我發現將訓練程式碼佈署到生產環境時，開發團隊通常會遇到以下難題…
AI 代理的實戰：從代理時代的崛起
本文探討了從提示工程到自主代理系統的演進，以 AutoGPT 為例解析自主代理的核心運作機制。我們將深入 AI 介面的概念，說明其如何透過自然語言重塑軟體架構，並探討多代理系統如何透過協作解決複雜問題，最終勾勒出 AI 代理時代的技術藍圖。
eBPF 技術：對映型別與資料傳遞技術
eBPF 是 Linux 核心中一項強大的技術，而對映（maps）則是 eBPF 程式與使用者空間通訊的關鍵機制。在實際開發中，我發現對映的選擇與使用方式對效能和功能有決定性影響
AI 代理系統：為你的需求量身訂做 AI 工具
本文深入探討如何根據特定需求，設計和實作客製化的 GPT 助手。從賦予 AI 特定人格的重要性，到構建烹飪助手和資料科學分析師等實際案例，我們將一步步解析 AI 助手的潛力與應用方式，展示如何將其從簡單的問答機器，轉變為能夠執行複雜任務、分析資料的強大工具。
K8s Webhook Pod 的運作機制
Webhook Pod 是 Kubernetes 中實作準入控制器（Admission Controller）的關鍵元件。它作為一個獨立的服務執行，負責接收和處理來自 Kubernetes API 伺服器的請求。
AI 代理的進化與應用全景
本文深入探討 AI 代理從單一實體到複雜多代理協作系統的進化歷程。我們將解析構成一個 AI 代理的五大核心元件，並透過架構圖和流程圖，清晰展示多代理系統如何透過專業分工與協作，解決遠超單一代理能力的複雜問題，最終勾勒出 AI 代理技術的應用全景與未來趨勢。