长任务 Agent 的断点续跑：Checkpoint、幂等与人工审批怎么落地
长任务 Agent 的断点续跑：Checkpoint、幂等与人工审批怎么落地一个 Agent 跑到第 37 步，这时候部署系统滚动发布，Pod 被重启了 或者模型接口突然开始返回 429，重试几次之后放弃了 又或者它走到“给客户发邮件”这一步，按规定要等主管审批，而主管这会儿在开会，三个小时后才能看手机 这些时候你该怎么办？从头再跑一遍吗？ 前 36 步花掉的 token 和时间先不说，更要命的是，前面那些步骤里，如果有“发了邮件”“建了工单”“扣了款”这种动作，从头再跑就意味着再发一次、再建一次、再扣一次 Demo 阶段的 Agent 很少考虑这些，因为 Demo 跑一次也就几十秒 但只要你的 Agent 开始处理真实的长任务，这个问题迟早会找上门 这篇文章想聊聊我对这个问题的理解，以及一个能落地的最小实现
2026-10-14鱼鱼
Java的SPI机制
Java的SPI机制SPI（Service Provider Interface） 是JDK内部提供的一种用于服务能力扩展的机制 在服务中通过不同的下沉方法实现能够加载不同的接口实现类，从而实现功能的热插拔 相比一些类似的设计模式（例如策略模式）， SPI作为Java自带的实现特性，相对更加灵活和开放 我们常见的JDBC、日志框架slf4j、JavaMail、Spring等组件都基于 SPI实现（例如JDBC针对不同数据源的驱动） 之所以说区别于Java的一些设计模式，因为Java有一些实现能实现 SPI的动态加载 首先让我们定义 SPI对外提供抽象能力的接口类，这里为了便于理解展示包路径：
2024-10-14鱼鱼
用 Java + Spring 搭一个简单的 Agent
用 Java + Spring 搭一个简单的 Agent作为 Java 爱好者，很多人会问：Agent 开发是不是只能用 Python？其实不是 Agent 的核心是“调用模型 + 执行工具 + 循环”，用 Java 同样可以优雅地实现，并且能直接复用 Spring 生态里的依赖注入、配置、监控等能力 本文会一步步搭出一个可以扩展的 Agent 骨架：定义工具接口与注册表、封装模型客户端、实现带保护的 Agent 循环、暴露 REST 接口与会话存储，最后给出监控、测试、常见坑与迭代路线 让 Agent 调用 Java 业务能力的两种思路 很多企业的后端系统本身就是 Java 写的：订单、库存、权限、审批流都在 Spring 服务里
2026-10-14鱼鱼
和 AI 结对写了一整天代码，我为什么比自己写还累
和 AI 结对写了一整天代码，我为什么比自己写还累有一天我做了个小实验：从早上到下班，整个需求全程开着 AI 助手，能问它的都问它，能让它写的都让它写 我原本的预期是“今天应该会很轻松” 结果下班的时候，我累得比平时还厉害 不是手累，是脑子那种被掏空的累 回头看产出，确实比平时多一点，但远没有到“轻松翻倍”的程度 那天晚上我想了挺久：问题到底出在哪？ 后来我又观察了自己几周，慢慢摸清楚了一些规律 这篇不讲什么高深技巧，就讲讲这种“沟通疲劳”是怎么来的，以及我试过的、确实有点用的几个办法 我把那天的感受拆了一下，大概有五个来源 一是持续评审 自己写代码时，脑子里是“我要怎么写”；跟 AI 结对时，脑子里一直是“它写得对不对”
2026-10-14鱼鱼
Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh
Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh在文章Spring源码解析(I) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听中，讲述了web容器启动后会触发的方法实现中生成Context的部分，回顾下核心方法： 我们已经分析到了0.处，他对我们生成的容器做了一个判断，对于web.xml监听初始化的Context，其生成的WebApplicationContext都是ConfigurableWebApplicationContext的子类，所以必然会进入if分支 首先通过loadParentContext先加载了父容器，默认是null 然后调用了configureAndRefreshWebApplicationContext方法进行初始化和配置项的读取
2020-08-09鱼鱼
让 AI 当「橡皮鸭」：不问答案，先逼自己把问题说清楚
让 AI 当「橡皮鸭」：不问答案，先逼自己把问题说清楚调试时对着一只橡皮鸭把问题讲一遍，很多 bug 会自己露馅——这招老程序员都听过 我后来发现，AI 其实是一只很会追问的橡皮鸭：它不会嫌你啰嗦，还会在你讲不清的地方打断你 前提是：你别一上来就问“怎么修”，先逼自己把问题说清楚 这篇文章记我怎么把 AI 当橡皮鸭用，而不是当自动答题机 写的都是个人习惯，不保证适合每个人，但对我自己很管用 以前我的坏习惯是：报错一贴，再加一句“帮我修” AI 很快给一串可能原因和改法，我挑一个试，不行再试下一个 看起来很高效，其实经常在还没定义清楚问题的情况下乱开枪 典型症状： 修完 A，B 又坏了，才发现根因根本不是 A AI 给的方案依赖一个我其实没有的前提（比如“你用的是某某版本默认配置”）
2026-10-14鱼鱼
Agent 并行调用工具：哪些能一起跑，哪些必须排队
Agent 并行调用工具：哪些能一起跑，哪些必须排队现在不少模型接口都允许模型在一轮回复里同时发起多个工具调用 对写 Agent 的人来说，这是个很诱人的能力：读五个文件不用等五轮，查三个接口可以一起发，整体耗时一下子降下来 我第一次给自己的 Agent 打开并行执行时，体感确实快了不少 然后就开始出怪事：有一次它在同一批调用里既改了一个文件，又跑了测试，测试跑的却是改之前的代码，结果它看着“通过”的测试，宣布任务完成 还有一次，两个写文件的调用同时改同一个配置文件，后写的把先写的覆盖了，日志里两个调用都显示成功 这些问题让我明白：模型愿意并行，不代表这些调用适合并行 模型给出的只是“我想做这几件事”，至于能不能同时做，得由执行层来判断
2026-10-16鱼鱼
ES快速入门(I)——分析分词器
ES快速入门(I)——分析分词器本文旨在快速入门Elasticsearch的分词，包括分词分析器的创建和介绍对比等，请确保在阅读前已经搭建好完备的集群 文章基于es7.0+，与稍旧版本的主要区别是没有type 在讨论分词前，我们先看一下es整体创建倒排的分词过程： 我们常说的分词器指的其实是“分析器”analyzer，es将以上常用的逻辑封装起来成为analyzer，但是语义上的分词器是指上面的tokenizer 经过了三层处理后拿到了terms数组建立最终的倒排索引： character filter：一般不会用到这个filter，是在分词前对原有的文档字段内容做转换，例如去除html的标签提取出正文内容，按正则清除和替换某些内容，你可以指定及自定义0个到多个character filter，他们将共同存在，一个文本流在经过character filter处理后，依然是文本流；
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2020-09-01鱼鱼
让 AI 写 commit message，我留下的几条规矩
让 AI 写 commit message，我留下的几条规矩现在写完一小段改动，我偶尔会让 AI 根据 diff 拟一条 commit message 省事是真省事，翻车也真实翻过：有的标题漂亮得像广告，读完不知道改了什么；有的把半成品猜想写进历史，后来查问题的人会被带沟里 所以我不是禁用，而是给它加了几条规矩 规矩的核心只有一句：说明白改了什么、为什么改；别写套话，别替我编动机 Commit message 是给未来的自己和同事看的 好的 message 能回答：这次动了哪类东西？动机是修 bug、加能力，还是清债？有没有故意不做的范围？ AI 擅长扫 diff、归纳文件级变化，比我在疲惫时随手敲的 fix、update 强 但它也容易：
2026-10-14鱼鱼
你好,这是一篇测试博客
你好,这是一篇测试博客这是一篇由助手代为撰写的测试博客 今天天气不错,适合写点东西 以后会在这里记录一些有趣的想法和学习笔记,欢迎大家多多交流
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2026-09-30鱼鱼
Java中的协程（虚拟线程）探究
Java中的协程（虚拟线程）探究在Java最新的LTS版本 21中，终于实装了协程这一特性 当然，在这些诸如python、golang等轻量级语言中被称为协程的东西，在Java中有个全新的代号——虚拟线程，为了将协程与线程做区分，在Java21中，原Thread被称之为平台线程 下文中，将统一使用线程/协程的方式称呼 我们都知道，Java中引入了线程的概念，区别于系统中的进程 作为并发执行的最小单元，在一定的条件下，使用多个线程同时运作可以有效提高程序的运转效率 而线程这一能力源于系统本身而并非JVM 之所以说是在一定条件下，是因为受限于机器配置情况（CPU的运作机制、核心数），线程的同时运作并不能线性的提升运行性能，单个cpu并不能同时处理多线程任务，实际的运作方式是基于时间片分片，各个线程抢占式执行代码，这样能减少一些无效的io等待（例如网络io、磁盘io实际是会阻塞等待io结果），同时在多核心场景下也能有效利用cpu
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2024-10-28鱼鱼
PyCharm与python快速开发
PyCharm与python快速开发Python语言作为“胶水语言”，简单易学，开发周期快，功能和扩展性强大，类库丰富 只依赖一门Java并不适用于所有情况，譬如快速开发一次性脚本(修复数据)，通过使用Python效率更高，本篇文章旨在介绍本人快速入门Python的一些tips 注意，一些Python的基本语法在此不予介绍，推荐前往廖雪峰的博客查看，博客基于Python3.8版本 关于编译器等配置内容参考PyCharm帮助文档 从Python官网下载Python并安装，配置环境变量，安装PyCharm（这里 我们使用它作为IDE），这里略过 pip是python的包管理与安装工具，当你安装python后，pip也会随之被安装
2021-01-16鱼鱼
