AI Agent 的“莫兰迪时刻”一个新范式真正走向大众，往往不是从所有人都正确理解它开始，而是从它开始被反复引用、简化、误读，甚至滥用开始。 今天的 AI Agent，可能正走到这样一个时刻。 这篇文章的念头，来自我最近收听《大内密谈》vol.1434《审美升级or消费主义？从莫兰迪在中国聊起》时的一些联想。节目从莫兰迪色在中国的走红，谈到作品价格、知识产权、商业流量与消费主义。[9] 我听着听着想到另一个熟悉的技术史问题：为Oct 5 · 3 min readblog.fleeto.us
AX：用 Kubernetes 的方式编排 AI Agent最近 Google 在 GitHub 上低调开源了一个新项目 AX（Agent Executor / Agentic Orchestrator），口号： 一个高吞吐、声明式的编排器，用来在集群里运行数十亿个自治 Agent 工作负载。 为什么需要 AX：Agent 是一种新型工作负载 AX 的 README 开篇就点明了主旨：Agent 既不是无状态微服务，也不是跑完即退的批处理任务。它们有几Sep 27 · 5 min readblog.fleeto.us
FDE 是传统运维产品厂商的出路吗？很多传统运维产品厂商，已经不缺产品了。 从 ITSM、CMDB、监控、自动化，到 IAM、数据中心管理和各类大屏，一个成熟厂商往往都能拿出一张很完整的产品地图。销售材料上看，客户运维部门的日常工作几乎都被覆盖了。 但项目一落地，味道就变了。 产品越多，集成越重；模块越全，边界越模糊；客户越大，定制越深。到了后期，项目成功本身也会变成麻烦：现场改出来的东西回不到主干，配置越来越像黑箱，谁都不敢轻易升Jun 29 · 3 min readblog.fleeto.us
绵里藏针才是 AIOps 的本质？Agent 让运维编排变得柔性、可变、甚至自演进；但真正敢进入生产环境的 AIOps，仍然离不开坚实、受控、可审计、可回退的自动化底座。 从 Gartner 提出 AIOps 概念到现在，也大概有十年了。这么多年来，这个领域好像发生了很多变化，又好像没什么“本质”的变化。技术上，我们经历了传统机器学习、深度学习和神经网络、以及大模型和智能体这样“翻天覆地”的变化；业务上，我们面对的是更多品种、更大May 31 · 3 min readblog.fleeto.us
龙虾恐慌：AIOps 又要改名了？ChatGPT 开始，把 AI 拉近到普罗大众的面前，让无数人感受到 AI 的亲民魅力。而龙虾，则把大模型驱动的自动化能力，突然间变得水灵灵、活泼泼地走进千家万户。它不只是“风口上的猪”，而是风口本身。热度高到让 Mac mini 一度断货，不知道这在不在库克的预料之内。 每代人都有每代人的鸡蛋，春节期间，我就领了我的鸡蛋。翻出古老的 MacBook Air M1，充值各种大模型。当然了，这个工具Mar 9 · 1 min readblog.fleeto.us
