run - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

2026年1月28日

什么是 ‘Global Run Queue’ 的饥饿问题？解析 P 如何在本地队列与全局队列间平衡负载

各位同仁，各位技术爱好者，大家好！今天，我们将深入探讨一个在多处理器系统调度领域至关重要且极具挑战性的问题：“全局运行队列”（Global Run Queue, GRQ）的饥饿问题，以及现代操作系统如何通过在本地队列与全局队列之间巧妙地平衡负载来规避或缓解这一问题。作为一名编程专家，我将以讲座的形式，从底层逻辑、代码实现到设计哲学，为大家剖析这一复杂机制。一、多处理器调度引论：任务与算力的协调艺术在单处理器时代，操作系统的调度器相对简单，它只需要决定下一个在唯一一个CPU上运行的任务是哪一个。然而，随着多核处理器、超线程技术的普及，我们的系统拥有了多个可以同时执行指令的CPU核心。这带来了巨大的并行计算能力，但也引入了新的复杂性：如何有效地将成百上千个“就绪”的任务分配给有限的、并发工作的CPU核心？这就是多处理器调度的核心问题。任务 (Task)：在操作系统语境中，一个任务通常指一个线程（thread）或一个进程（process）。它们是等待CPU时间的基本执行单元。 CPU 核心 (CPU Core)：物理上可以独立执行指令的处理器单元。调度器 (Scheduler)： …

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2026年1月2日

解析 LangSmith 的 ‘Run Grouping’ 逻辑：如何聚合分析数百万次 Agent 调用的失败共性？

各位编程专家、架构师和对AI系统可观测性感兴趣的朋友们，大家好。今天，我们将深入探讨一个在构建和维护大型语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）系统时至关重要，但又极具挑战性的话题：如何从数百万次甚至数十亿次的Agent调用中，抽丝剥茧，找出失败的共性？当我们的Agent系统在生产环境中运行时，每一次用户交互都可能触发一系列复杂的LLM调用、工具使用和逻辑判断。这些执行轨迹——我们称之为“运行”（Runs）或“跟踪”（Traces）——海量涌现。单个地调试每一个失败的Trace是低效且不切实际的。我们需要的是一种机制，能够智能地“分组”（Grouping）这些Runs，从而让我们在宏观层面识别出普遍存在的缺陷、瓶颈或设计问题。 LangSmith，作为LangChain生态系统的核心可观测性平台，正是为了解决这一痛点而生。其“Run Grouping”逻辑是理解和优化复杂Agent行为的关键。本次讲座，我将以编程专家的视角，剖析LangSmith背后的分组策略，探讨其实现原理，并分享如何在实际开发中利用这些机制，从海量数据中提炼出 actionable insights。 1. …

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2025年12月31日

什么是 ‘Dry-run Mode’？为你的 Agent 工具箱实现一个‘预览模式’，防止非预期的副作用产生

各位同仁，下午好！今天，我们聚焦一个在自动化和智能代理领域至关重要的概念——“Dry-run Mode”，中文常译为“试运行模式”或“空跑模式”。随着人工智能和自动化技术日益成熟，智能代理（Agent）被赋予了越来越多的自主权，它们能够理解复杂指令，调用各种工具（Tools）与外部环境交互，执行任务。这种能力固然强大，但也带来了一个潜在的风险：非预期的副作用。一个看似无害的指令，在代理的推理或工具的执行过程中，可能会因为各种原因（如逻辑错误、配置失误、环境差异等）导致不可逆的破坏性后果。想象一下，一个基础设施管理代理错误地删除了生产数据库；一个数据处理代理覆盖了关键数据；一个安全代理在没有充分验证的情况下修改了防火墙规则。这些都是我们力图避免的灾难性场景。 Dry-run Mode正是解决这一问题的核心机制。它允许我们预演代理将要执行的操作，模拟其与外部世界的交互，并展示这些操作可能产生的影响，而无需真正执行任何有副作用的行为。它就像一个沙盒，提供了一个安全的空间来验证代理的意图和工具的执行路径。本次讲座，我将深入探讨Dry-run Mode的原理、设计哲学，并为我们的Agent …

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2025年12月29日

什么是 ‘Run Tree’？如何通过可视化追踪定位 Agent 在哪一个‘思考步骤’陷入了无限死循环？

各位同仁、技术爱好者们，大家好。今天，我们将深入探讨一个在构建和调试复杂AI Agent时至关重要的概念——“Run Tree”。随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，我们正迈入Agent时代。这些智能体能够自主规划、执行任务、利用工具，甚至进行自我修正。然而，随之而来的挑战是，Agent的内部决策过程往往是一个“黑箱”，我们难以理解它们为何做出特定决策，更难以定位它们何时、何地以及为何陷入困境，特别是无限循环。作为一名编程专家，我的经验告诉我，任何复杂系统，如果缺乏有效的可观测性，其开发和维护成本将呈指数级增长。对于AI Agent而言，“Run Tree”正是这样一种强大的可观测性工具，它能将Agent的“思考过程”和“行动轨迹”以结构化的方式展现出来，从而赋予我们洞察力，去理解、调试和优化这些复杂的智能体。一、 Agent时代的挑战：黑箱与迷途在传统软件开发中，我们习惯于通过日志、堆栈跟踪、断点调试来理解程序的执行流程。然而，AI Agent的运行机制与此大相径庭。一个Agent通常涉及以下核心组件：规划器（Planner）：基于目标和当前状态，生成一系列行动计划。 …

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2025年12月6日

Zone 的异常捕获与上下文传递：底层 `fork` 与 `run` 的实现细节

Zone 的异常捕获与上下文传递：底层 fork 与 run 的实现细节大家好，今天我们深入探讨 Zone 的一个核心特性：异常捕获与上下文传递，并着重分析底层 fork 和 run 的实现细节。Zone 提供了一种隔离的执行环境，允许我们捕获异步操作中产生的异常，并在不同的 Zone 之间传递上下文信息。理解其实现原理对于构建健壮、可维护的异步应用至关重要。 Zone 的基本概念回顾首先，我们快速回顾一下 Zone 的基本概念。Zone 可以被视为一个执行上下文，它捕获异步操作中产生的错误，并允许我们修改异步操作的行为。每个异步操作都在某个 Zone 中执行。Zone 之间可以形成树状结构，允许我们构建嵌套的上下文。 Zone 的核心 API 包括： Zone.current: 获取当前 Zone。 Zone.root: 获取根 Zone。 Zone.fork(): 创建一个新的子 Zone。 Zone.run(fn): 在当前 Zone 中执行函数 fn。 Zone.runGuarded(fn): 在当前 Zone 中执行函数 fn，并捕获任何同步异常。 Zone.handle …

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2025年7月5日

C++ RTTI (Run-Time Type Information)：`dynamic_cast` 与 `typeid` 的应用

C++ RTTI：dynamic_cast 和 typeid，让你的代码不再“脸盲” 大家好，今天咱们来聊聊 C++ 里的两个神奇的小工具：dynamic_cast 和 typeid。这俩哥们儿都属于 C++ 的 RTTI (Run-Time Type Information) 范畴，说白了，就是让你的程序在运行的时候，也能知道某个对象到底是什么类型的。你可能会想，这有啥稀奇的？我自己定义的对象，我还不知道是什么类型的吗？嗯，这话听起来没毛病，但你有没有想过，当你面对多态（Polymorphism）的时候，情况就变得复杂起来了。想象一下，你是一家动物园的程序猿，你定义了一个基类 Animal，然后又派生出 Dog、Cat、Duck 等等。现在，你有一个 Animal 类型的指针，指向了一个对象，但你并不知道它到底是指向一只狗、一只猫，还是一只鸭子。这时候，你就需要 dynamic_cast 和 typeid 出场了！它们就像是动物园里的饲养员，可以帮你识别出这些动物的真实身份。 dynamic_cast：小心翼翼的类型转换 dynamic_cast 主要用于安全的向下转型 ( …

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