1. 介绍

1.1 Why Hermes Not Openclaw

1. 真·持久记忆  跨会话记住你的偏好和项目（MEMORY.md/USER.md 机制），FTS5 全文检索，10 万条记录搜索约 10ms。而 OpenClaw 的记忆是它的公认弱项——有跑过 1000+ 实例的托管商实测吐槽 “ 会话经常像在跟一个陌生人说话 “。
2. 自主学习闭环  干完难活自动写下 SKILL.md，越用越聪明，技能兼容 agentskills.io 开放标准。OpenClaw 的技能主要靠 ClawHub 装、靠人配。
3. 安全默认值更好  容器隔离（只读根目录/降权/PID 限制）+ 敏感操作审批 + 默认禁私网 URL 防 SSRF
4. 轻快省  3GB 内存就舒服、近即时启动，托管成本约省 30%；内置模型路由（按价格/延迟自动 fallback），适合 24/7 挂机跑定时任务。

第一次看到 DeepSeek Harness，我以为它只是给 DeepSeek 模型套了一层 Web UI。真正跑起来以后，我才发现重点不在模型，而在模型之外的那一层：它决定 Agent 能看到哪些文件、可以调用什么工具、怎样执行命令，以及每次行动如何被记录和约束。

DeepSeek Harness（命令名 dsh）就是这层执行框架。官方把它概括为 “ 一切皆插件 “：模型适配器、工具、会话、沙箱、存储、调度和 UI 都可以替换或重组。

可以先这样理解：

1
2

Agent = 模型 + Harness
Harness = 工作区 + 工具 + 权限 + 会话 + 执行循环 + UI

1. 什么是 AI Agent？

如果把传统的大语言模型（LLM）比作一个 “ 缸中大脑 “——知识渊博、文笔出众，但只能被动回答问题、无法主动与真实世界交互；那么 AI Agent（智能体） 就是给这个大脑装上了眼睛、双手和记事本，让它能够自主感知环境、进行规划并使用工具去完成复杂的现实目标。

1. 极简 Agent

很多人以为 Agent 底层有某种魔法，其实本质上就是一个 while 驱动的状态循环：

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用户提问 
  ↓
[LLM 决策] → 是否需要工具？ 
  ├── 否（直接回答） → 输出并结束循环
  └── 是（返回函数名与参数） 
        ↓
     [本地 Python 执行函数] 
        ↓
     [将执行结果塞回上下文 messages] 
        ↓
     [回到 LLM 决策，继续下一轮思考]

解释 Agent 沙盒的安全边界与常见实现，并结合 Codex 源码说明权限配置、平台后端、审批策略与 Full Access 的关系。

www.liuvv.com 的证书以前经常过期。表面看像是「域名在 Cloudflare，证书却没续上」，但真实结构并非如此：Cloudflare 只负责 DNS，访客真正访问的是腾讯云 CDN，浏览器看到的证书也安装在腾讯云 CDN 上。

本文记录一套适配该场景的免费自动化方案：GitHub Actions 定时运行 acme.sh，通过 Cloudflare DNS-01 验证申请 Let’s Encrypt 证书，再调用腾讯云 SSL/CDN API，把证书部署到 www.liuvv.com 的 CDN 加速域名。

你在编辑器里跟 AI 说「帮我把这个函数改改」，AI 真的去读了文件、改了代码。这件事背后至少有三个角色：编辑器、AI 程序，以及读文件改文件的那些能力。ACP（Agent Client Protocol）管的是第一段——编辑器和 AI 程序之间怎么说话。

单表过了千万行，查询变慢、索引胀、删旧数据删到手酸，这几件事经常一块来。第一反应往往是「要不要分表、分库分表」——其实 PostgreSQL 原生分区（L1）往往就够：应用里还是查一张 orders，库在底下拆成很多小表；查某个月，就只碰那个月的小表。

下文分两段：§1 先在同一维度上区分 L1 分区 / L2 同库分表 / L3 分库分表，环境按 PostgreSQL 14+。

1. 为什么我们没有直接用 Logs Insights

我第一次看到这套日志搜索方案时，其实有点疑惑：AWS 已经有 CloudWatch Logs Insights，为什么还要自己搭一条 Firehose -> S3 -> EC2 -> ripgrep 的链路？

后来把代码和部署手册看完，答案反而很朴素。我们不是想重新做一个日志平台，只是想解决一个更窄的问题：开发排查线上问题时，能不能低成本地搜最近几天的历史日志，而且不要每次手一抖就把账单扫上去。

1. 为什么我说 Runway 是把 Terraform 当库用

我以前对 Terraform 的默认理解很简单：业务仓库里放 .tf 文件，CI 跑 terraform plan，合并后再跑 terraform apply。Atlantis、Terraform Cloud、Spacelift 大多都是这个路子。

Runway 不是这么做的。

业务方只写 runway.yaml。Terraform 模块跟 Go server 一起被编进二进制里。部署时，server 解压模块、拼出一份临时的根 .tf，再启动一个 Terraform 子进程去 apply。

所以这里说“把 Terraform 当库用”，不是说 Go 代码里真的 import terraform。它的意思是：Terraform 仍然是执行引擎，但模块版本、调用时机、输入生成、日志输出，都被平台代码接管了。

这篇记录我读这套设计时真正卡住的几个点：模块怎么塞进二进制，为什么解压目录不能随机，为什么 HCL 只是字符串模板，跨 stack 引用为什么一会儿走 Terraform、一会儿走 Go 代码。