从今天起开一个固定栏目：每天读一本书，把里面的东西压缩到 20 分钟内读完，再写点自己的看法。方向是金融、AI、历史这三块——前两块是饭碗，最后一块是让人不至于把今年发生的事都看成世界末日。 这个栏目不打算做成读书笔记的搬运。我做了八年 Java 和 AI，又自己跑过出海盘子、也清零过两次，读这些书
读黄仁宇《万历十五年》——用「四海升平、无事可记」的 1587 年，撬开整个明帝国的运行逻辑。核心命题：明朝的失败不是道德失败，是技术失败——以道德代替法制、以礼仪代替数目字管理，最后连税基与军费都算不清。关键词：数目字管理、以道德代法制、制度性衰败。
读凯文·凯利写于1994年的《失控》——一本像在预言今天 AI Agent 与分布式智能的书。核心命题：最强大的秩序与智能，是从去中心化、允许犯错的局部互动中涌现出来的，而非被自上而下设计。关键词：去中心化、涌现、AI 边界、分布式智能。
纳西姆·塔勒布《随机漫步的傻瓜》用交易员的冷眼戳破一个幻觉：金融市场里多数"赢家"只是被随机性选中的傻瓜。本书拆解幸存者偏差、噪声与信号、归零的不对称性，提醒每个深圳技术人——把运气和能力分开记账，留一条不被清零的底线。关键词：随机性、幸存者偏差、概率素养。
约翰·戈登《伟大的博弈》的核心命题只有一句：华尔街不是设计出来的，是撞出来的。从一道墙和一棵梧桐树，到伊利运河债券、1869 年黑色星期五、1907 年挤兑、1929 年崩盘——350 年的金融史，是一部崩溃倒逼制度的循环史。
梅拉妮·米歇尔《AI 3.0》的核心命题只有一句：AI 强在"做"，弱在"懂"。从意义障碍、莫拉维克悖论、手提箱词，到超出分布就崩溃的长尾风险——这本书写于 GPT-2 时代，但 2026 年看依旧成立：幻觉、无法自知、边界输入翻车，都是同一堵墙。
八月的 GPU 账单让我坐不住了 我们自建的推理集群，8 台 A100 80G，7 月的账单是 ¥41.6 万。同时监控告诉我另一个数字：GPU 利用率平均 31%。 花了钱，卡在空转。这两件事放一起，不优化说不过去。 这篇是过去五周做的事。缓存、量化、批处理三块，全会上线后的结果是：单卡吞吐从 2
四十秒的任务撞上三十秒的超时 8 月 11 号，我们的工单自动处理 Agent 上线一周后，监控上出现一条难看的曲线：任务失败率 4.7%，失败原因几乎全是 UpstreamTimeout。 查了一下，原因很直白——这个 Agent 平均执行 11 秒，但 P99 是 41 秒。而我们网关的超时是
一条一星评价 8 月 6 号早上，应用商店来了条新评价，一星： 用了半个月，每次都要重新介绍一遍我的情况。上周让它记住的偏好，这周又忘了。同一家公司的人问同一个问题，答案还不一样，无语。 第二条倒是我们有意为之（不同角色权限不同），第一条是实打实的问题。 这篇记录我们做 Agent 记忆持久化的过程
压测时 Agent 读到了三小时前的数据 7 月 18 日我们对知识问答 Agent 做季度压测。压到 1,200 QPS 的时候，测试同学反馈一个问题：刚在后台改的商品价格，问 Agent 还是旧值。 一开始我以为是缓存。查了一圈发现不是——向量库里的切片更新时间是三小时前，而业务库的变更早就提交
三个人吵了两周，我算了一笔账 7 月初，团队为"新项目用哪个 Java AI 框架"吵了两周。三个人，三种意见，各自写了 demo，各自的 benchmark 都证明自己选的更好。 我做了件不太受欢迎的事：把这两周的成本算了出来。 参与讨论：3 人 × 14 天 × 60% 投入 ≈ 25 人日 写
为什么开始看 AgentScope Java 我们团队的主力框架是 Spring AI 2.0，用了快一年。真正让我开始评估 AgentScope Java 2.0 的，是 6 月底一次多 Agent 协作的需求。 需求本身不复杂：一个"故障分析"场景，需要日志分析 Agent、代码检索 Agent
这个月面了 12 个人，一个 offer 都没发 7 月我们团队要扩两个人，我前后面了 12 个候选。八年以上经验、带过项目、简历上都写着"熟悉大模型应用开发"。 结果不太好看。问"RAG 怎么做的"，八个人能完整背出切分、向量化、召回、重排这条链路；再问"你怎么验证召回效果变好了"，六个人答不上来
财务对账发现两笔一模一样的退款 7 月 2 日上午，财务在群里贴了两行流水： 2026-07-01 22:14:07 RF2026070122140701 SO20260628009 -12,900.00 成功 2026-07-01 22:14:09 RF2026070122140903
周会上被问住了 6 月底的架构周会，组里一个同学问："Spring 官方和 DeepSeek 合作之后，我们要不要把模型调用层切到官方 starter？" 我当时答不上来。这两年"XX 与 XX 达成合作"的新闻太多了，大部分最后落在 PPT 上。我没有花时间验证过，就不能在会上拍板，于是给自己派了
我们内部有 34 个 Agent，每家一套工具定义 今年年初做资产盘点，我发现一件事：公司里跑着 34 个 Agent（客服、运营、数据分析、运维助手……），它们调用的工具加起来有 210 多个，其中功能重叠的大概 60 个。 最典型的是「查订单」。客服 Agent 有一份实现，运营 Agent 有
