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A practical 
 guide to 
 building agents Contents What is an agent? 4 When should you build an agent? 5 Agent design foundations 7 Guardrails 24 Conclusion 32 2 Practical guide to building agents Introduction practices. It includes frameworks for identifying promising use cases, clear patterns for designing agent logic and orchestration, and best practices to ensure your agents run safely, predictably, 
 and effectively foundational knowledge you need to confidently start building your first agent. 3 A practical guide to building agents What is an agent? While conventional software enables users to streamline and automate

和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 Pilot-Agent核心流程解读Kubernetes平台下的微服务演进当我们在讨论微服务的时候我们在讨论什么？ • 解决如何微服务的问题 • 解决微服务化后带来的问题 温饱问题 • 计算资源的快速分配 • 基本的监控 服务间认证和终端用户认证功能Istio的Pilot功能解析Pilot官方架构Istio – EnvoyPilot-Agent的核心流程解读Pilot工作流程Pilot-Agent的部署形式 pilot-agent在pilot/cmd包下面，是个单独 的二进制。 pilot-agent跟envoy打包在同一个docker镜 像里，镜像由Dockerfile.proxy定义， Makefile（include了tools/istio- sidecar。非Kubernetes情况下需要把 pilot-agent、envoy跟应用部署在一起，这 就有点“污染”应用的意思了。Pilot-Agent的功能介绍 在proxy镜像中，pilot-agent负责的工作包括： • 生成envoy的配置。 • 启动envoy。 • 监控并管理envoy的运行状况，比如envoy出错时pilot-agent负责重启envoy，或者envoy配置变更后 reload

2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 社区生态，我们使用了 对开源社区的生态评 估体系，希望通过这些数据洞察中国开源开发者在 AI 下一代“明星产品” “算力墙”下，模型效果边际收益递减，训练和运营成本高昂，在这个时间节点，最好的 AI 产品会是什么？奥特曼、盖茨、小扎、吴恩达、李彦宏等一众大佬给出了一致的答案——智 能体（AI Agent）。2025，将会是智能体元年。 什么是智能体？目前业界一致认可的公式是“智能体=LLM+记忆+规划+工具”： 30 / 111 大模型充当智能体的“大脑”，负责对任务进行理解、拆解、规划，并调用相应工具以完成

System、Conntrack、Vmstat 等等。原理就是读取 OS 的数据（通过 /proc 和 syscall 等）做一些简 单计算。有很多采集器可以选择： Telegraf Grafana-agent Datadog-agent node-exporter Categraf Kubernetes Node 组 件的监控 Kubernetes Node - 容器负载监控 抓取方案 • Pod或者容器的负 sdk，很完善，业务程序内嵌 statsd 的 sdk，截获请求之后通过 UDP 推送给兼容 statsd 协议的 agent（比如telegraf、datadog-agent），这些 agent 在内存里做指标计算聚 合，然后把结果数据推给服务端。因为是 UDP 协议，fire-and-forget，即使 agent 挂了，对业务也没啥影响 • prometheus sdk 作为另一种埋点方式，聚合计算逻辑是在 sdk statsd；如果是物理机虚拟机环境，每个机器上部署一 个 statsd 的 agent，接收到数据之后统一推给服务端 Pod-001 业务 容器 agent Pod-002 业务 容器 agent 监控服 务端 VM-001 业务 进程 agent 监控服 务端 业务 进程 VM-002 业务 进程 agent 业务 进程 Pod内的业务应用的监控 – prom

对接大量内部系统 关键收益均由数据平面产生 非完善的控制平面功能 技术体系内不引入Go语言 最成熟的服务端语言为Java 使用Java开发 数据平面Agent14/24 整体架构 数据平面 • 现有协议的流量转发 • Agent平滑升级机制 控制平面 • 轻量的Pilot Proxy • 向Istio的标准协议靠拢 重点目标 长期规划15/24 数据平面实践细节 • 部署方式 Java实现FD迁移18/24 数据平面升级方式 – 发布流程 容器化发布方式 • 发布过程同时存在新旧两个Agent • 注入新Container • 预留占位Container • Container内部升级 当前方案 运维Agent • 单个Pod升级Agent • 多个Pod发布编排 Agent发布流程19/24 数据平面容灾方式 服务类应用 • 场景：出流量由入流量产生 • 方案：由原有健康检测机制摘除流量 • 方案：出流量降级至本应用的其他Agent 出流量容灾20/24 数据平面性能优化 方案整体 • 新增MOA Mesh协议 • 减少decode请求体开销 • ProtoBuf替换JSON • 复用连接并适当设置连接数 Agent内部 • 对象池化：减少资源消耗与GC压力 • 响应等待机制：非阻塞等待 两次请求转发小于0.2ms Agent外部 • 提升服务器性能（缩减耗时绝对值）

HTTP多语言服务端接入 • Registry Agent • sidecar • 注册代理 • 健康检查 • 服务端受限于Proxy支持的协 议（目前只支持HTTP 1.1） Local Proxy Web Server Service Registry API Gateway 健康检查 服务注册 Registry agent 服务发现 HTTP/JSON HTTP/JSON容器化 Reg agent Proxy address File 服务注册 宿主机 物理机 物理机 Tracing system Trace-log Trace-log 用户与Istio的区别 我是作者名称没有对称的server端agent • 性能考虑 • Proxy已经增加了一跳，server再增加一跳会加剧 性能压力 • 部署考虑 • 服务端agent成为必选项会增加运维压力 服务端agent成为必选项会增加运维压力 • OSP server默认没有agent，web server只带一个 服务注册agent • 服务端的一些治理、trace、鉴权功能通过代码插 件的方式实现 • 治理效果考虑 • 服务端嵌入治理功能可以让治理效果更好，如提 供主动GC、线程池隔离等 • 因为是内部项目，优雅性和治理效果之间，选择 了后者 App Local Proxy OSP OSP client

…As a first step towards this vision, we are rolling out DeepSearch – our first agent. It's a lightning-fast AI agent built to relentlessly seek the truth across the entire corpus of human knowledge Press Release, 2/25 AI User + Usage + CapEx Growth = Unprecedented88 AI Agent Evolution = Chat Responses → Doing Work89 AI Agent Evolution = Chat Responses → Doing Work A new class of AI is now emerging interface is becoming an action layer.90 Source: Google Trends via Glimpse (5/15/24), OpenAI (3/25) AI Agent Interest (Google Searches) = +1,088% Over Sixteen Months 0 250 500 1/24 2/24 3/24 4/24 5/24 6/24

minkernel\crts\ucrt\src\appcrt\startup\exit.cpp:293 #11 0xa2deb3 in _scrt_common_main_seh d:\agent\_work\2\s\src\vctools\crt\vcstartup\src\startup\exe_common.inl:295 #12 0x75ef6358 (C:\WINDOWS\System32\KERNEL32 cpp:10 #1 0x7ff6e3a66ce8 in invoke_main D:\agent\_work\9\s\src\vctools\crt\vcstartup\src\startup\exe_common.inl:78 #2 0x7ff6e3a66bcd in __scrt_common_main_seh D:\agent\_work\9\s\src\vctools\crt\vcstartup\s #3 0x7ff6e3a66a8d in __scrt_common_main D:\agent\_work\9\s\src\vctools\crt\vcstartup\src\startup\exe_common.inl:330 #4 0x7ff6e3a66d78 in mainCRTStartup D:\agent\_work\9\s\src\vctools\crt\vcstartup\src\startup\exe_main

Citadel Agent , Pilot 协同完成  Pilot 负责 UDS 路径配置下发，用户通过 Policy CRD 和 DestinationRule 来决策需要给哪些 Sidecar 下发  Sidecar 收到SDS Config 后，然后以 JWT 格式封装身份信息（service account）向Citadel Agent请求证书  Citadel Agent 会将Sidecar Istio With Envoy SDS Benefits:  The private key never leaves the node: It is only in the Citadel agent and sidecar’s memory.  The secret volume mount is no longer needed: The reliance on the Kubernetes 蚂蚁金服证书管理方案  基于 Citadel 对接内部密钥管理系统  使用 AppLocalToken 替换 Service Account  支持多种Sidecar 通过Citadel Agent 获取证书使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 背景介绍 通过应用Pod 中增加一个安全 Sidecar，以API接口的形式为APP及其他Sidecar 提供基础的身 份颁发、身份验证功能 