Midk9t's Blog

Google 2025 AI智能体白皮书阅读笔记——Agent Quality

前言在基于大模型智慧能力的应用越来越普遍的今天，如何设计、开发与维护好应用里面与AI对接的核心模块——智能体，成为了AI程序开发者需要深入研究的课题。如何在llm模型non-deterministic的本质上构建起deterministic的应用，需要在深刻理解大模型的能力与局限的同时，引入软件工程和系统运维的最佳实践。

Posted by Midk9t's Blog on Sunday, March 15, 2026

记录如何用gluetun+litellm搭建身处海外的大模型网关

大家新年快乐🧨🧨🧨适逢春节，终于有点时间更新下博客了（说的跟平时很忙似的）最近在折腾大模型相关的各种技术，毕竟AI是时代趋势，现在的工作又已经涉及到了，不得不努力更紧一点了，不敢懈怠，现在的技术迭代实在太快了，还没来得及消化新模型的能力，新技术的原理和应用，下一波就接踵而至。

Posted by Midk9t's Blog on Sunday, February 22, 2026

kube-backup: 基于ArgoWorkflow与Restic的k8s简单备份方案

前言又双叒叕好久没写了哈哈哈哈。生活有了变化，时间开始不太够花了。但是话又说回来，一些习惯或者兴趣确实是时间充裕，人开始无聊的时候才会想要去做，以前会觉得这些兴趣爱好就不是自己真心喜欢的。但是现在想来，或许不应该把想做的事情太认真对待，管它喜不喜欢呢，我当下是想做的，就花心思认真做好，就够了。

Posted by Midk9t's Blog on Monday, October 6, 2025

GitOps与ArgoCD入门

何为GitOps 在云原生时代，云原生应用的部署与配置很大程度上已经是声明式的了——工程师编写deployment、service与configmap等YAML文件来声明应用在k8s上的部署状态，然后交给各种controller来计算需要执行的变更动作，并应用到集群上，使得集群的状态最终与声明的文件保持一致。我想使用过传统虚拟机部署的读者不难明白这种声明式运维模型的优势：

Posted by Midk9t's Blog on Sunday, June 2, 2024

Prometheus in k8s(二) —— 可视化与告警

监控可视化——Grafana 上一篇笔记中，我们使用了kube-prometheus快速在集群内部署了一套prom监控全家桶，它可以全自动地用node-exporter、kube-state-metrics、cadvisor等组件对集群暴露的各个维度的数据进行抓取。那么在抓取数据后，假如我们希望把它们进行可视化，做成数据大屏，这个时候，全家桶自带的grafana就派上用场了。

Posted by Midk9t's Blog on Friday, March 1, 2024