diff --git a/README.md b/README.md index e9ae303..cc1c214 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -50,4 +50,4 @@ Powered by [Jekyll](https://github.com/jekyll/jekyll) 本站转载的文章如无特别说明，均按原文章的协议执行 ## 打赏/赞助 Mayx -![QRCode](/images/QRCode.png) +![QRCode](images/QRCode.png) diff --git a/_data/ai-cache.json b/_data/ai-cache.json index bf652e1..b57325b 100644 --- a/_data/ai-cache.json +++ b/_data/ai-cache.json @@ -173,5 +173,9 @@ "/2025/10/12/recover.html": "这篇文章讲述了作者通过GitHub的Fork特性找回一个被删除的Brainfuck可视化演示仓库的经历。由于原仓库和作者主页都已消失，作者推测GitHub在Fork时会共享对象库，只要有任意一个Fork仓库存在，GitHub就会保留所有对象，从而可以通过找到一个Fork仓库的最新提交Hash值来还原目标仓库。作者通过Linux内核仓库的Fork进行验证，随后在互联网档案馆上找到目标仓库的Fork以及其Hash值，最终通过Git命令将本地仓库的HEAD指针指向目标提交，成功恢复了该仓库的代码，并将其部署到自己的GitHub Pages上。最后，作者发现Software Heritage组织会保存所有代码，因此在遇到类似情况时可以直接通过该平台进行查找。", "/2025/11/01/mirrors.html": "这篇文章讲述了作者为了提高博客的可靠性，探索利用被滥用的Git平台进行博客镜像的想法和实践。作者发现一些Git实例存在大量空仓库和异常用户，怀疑是SEO公司滥用，因此决定利用这些平台进行博客镜像备份，以应对平台倒闭或数据丢失的风险。作者选择Gitea和Forgejo平台作为目标，编写脚本自动注册账号并导入博客仓库，实现了自动化镜像分发。作者也意识到此类平台的稳定性存在不确定性，并思考了“量”和“质”两种方式确保博客永恒性的优劣，最终认为建立一个活跃的、自动执行维护操作的网络可能更有效。文章最后展示了作者创建的Git镜像列表，并表达了对博客永恒性的思考。", "/2025/12/01/linux.html": "这篇文章介绍了在浏览器中运行Linux的各种方法，从最初的纯JS虚拟机JSLinux，到后来的WASM虚拟机如v86、WebVM、WebCM，再到容器化方案container2wasm，以及直接将Linux内核编译为WASM的方案。作者详细对比了这些方案的优缺点，包括性能、兼容性、功能和开发难度。文章还提到了模仿Linux环境的WebContainers和JupyterLite，并最终认为虚拟机方案更靠谱，但对WASM的未来充满期待。作者最后表示，博客上添加类似功能的计划还在考虑中，目前主要分享了各种方法的探索过程。", - "/2026/01/01/summary.html": "这篇文章介绍了作者对2025年的年终总结，主要表达了对自身状态的担忧和对未来的不确定感。作者认为自己在记忆和思考能力方面有所下滑，稳定性较低，且未能抓住资产保值的机会。同时，文章也记录了AI技术的飞速发展，以及自己博客内容与时代脱节的现象。尽管对未来感到迷茫，作者仍然抱有一丝希望，期望在2026年做出正确的选择，避免陷入危险。" + "/2026/01/01/summary.html": "这篇文章介绍了作者对2025年的年终总结，主要表达了对自身状态的担忧和对未来的不确定感。作者认为自己在记忆和思考能力方面有所下滑，稳定性较低，且未能抓住资产保值的机会。同时，文章也记录了AI技术的飞速发展，以及自己博客内容与时代脱节的现象。尽管对未来感到迷茫，作者仍然抱有一丝希望，期望在2026年做出正确的选择，避免陷入危险。", + "/2026/02/08/xslt.html": "这篇文章讲述了Google计划弃用XSLT技术，以及作者对这一决定的调查和应对方案。Google基于XSLT用户占比低、库存在漏洞等原因，建议将其从Web标准中删除。作者发现许多用户依赖XSLT进行博客订阅美化，甚至将其作为博客框架。为了对抗这一趋势，有人创建了网站https://xslt.rip，并开发了Polyfill库，通过WASM方式保持XSLT功能。虽然Polyfill库需要额外引用JS代码，但作者已将其提交至CDNJS。随后，作者探讨了替代方案，包括使用纯CSS美化订阅源（由AI生成feed.css），以及混合XHTML的方式，通过添加XHTML命名空间来实现链接等功能，但这种方法会产生“不纯粹”的警告。文章最后总结，技术可能会消失，但总有其他技术可以解决问题，并强调了适应浏览器厂商决策的重要性。", + "/2026/03/01/llm3.html": "这篇文章介绍了作者近期在LLM部署和应用方面的经历，主要包括以下几个方面：\n\n首先，作者升级硬件，从单张RTX4090 48GiB升级到双路RTX4090 48GiB，并购买了TRX40+TR 3960X的主板套装，用于运行GPT-OSS模型。随后，作者尝试使用vLLM框架替换Ollama，并成功配置了GPT-OSS模型，达到了接近190Tps的性能。\n\n其次，作者体验了DeepSeek 1M上下文模型，发现其在处理长上下文任务时表现出色，能够展现摘要无法捕捉的细节，并成功生成简历、分析人格等。\n\n此外，作者还尝试使用DeepSeek重构Mabbs，并发现DeepSeek能够识别作者的博客信息，这表明训练样本中包含了作者的信息。\n\n最后，作者在8GiB内存的MacBook Pro上运行了LFM2.5-1.2B-Thinking模型，并使用了Apollo软件，体验了其快速的推理速度和良好的思考能力。作者总结认为，AI的发展令人惊叹，软件优化使其在有限硬件环境下也能运行。", + "/2026/04/14/ai-agent.html": "这篇文章介绍了“AI个人助理”Agent的发展现状和各种尝试。作者体验了OpenClaw、QClaw、WorkBuddy、Cline、LuckClaw和ApkClaw等不同的Agent项目，发现它们在功能、易用性和性能上各有优劣。OpenClaw安装和使用存在困难，国内大厂的QClaw和WorkBuddy则更易于上手，但免费额度有限。作者认为，开发任务更适合在编辑器集成AI中进行，如GitHub Copilot。LuckClaw在微型开发板上运行表现出色，ApkClaw则利用手机的优势操作移动应用。尽管Agent技术仍存在诸多问题，但其应用场景不断拓展，有望吸引更多人参与其中，推动AI应用化进程。", + "/2026/05/01/virtual-net.html": "这篇文章介绍了作者在尝试异地组网搭建虚拟局域网时，对多种组网工具的探索和体验。作者首先尝试了n2n，但由于其项目停止更新且在NAT后的机器间存在掉线问题，最终选择了WireGuard作为主要方案。文章详细描述了WireGuard的配置过程，包括在Linux、OpenWrt和openEuler系统上的安装和配置，并遇到了各种各样的挑战，例如在红米AX3000路由器上找不到内核模块，以及在openEuler上缺少WireGuard相关包。此外，文章还提到了Netmaker和Headscale等WireGuard的控制平面，以及VNT和EasyTier等其他组网工具，并总结了最终选择WireGuard的原因：简单、够用、可靠性不错，且已经投入了大量配置。" } \ No newline at end of file diff --git a/_data/links.csv b/_data/links.csv index 0a5643c..49c5f6c 100644 --- a/_data/links.csv +++ b/_data/links.csv @@ -21,3 +21,4 @@ Pinpe 的云端,https://pinpe.top/,https://pinpe.top/rss.xml,一个属于自己 Chise Hachiroku,https://chise.hachiroku.com/zh/,https://chise.hachiroku.com/zh/feed/,向明日的辉迹，干杯！ 映屿,https://www.glowisle.me/,https://www.glowisle.me/atom.xml,关于互联网、书籍、生活琐事以及那些一闪而过的念头 Restent's Notebook,https://blog.gxres.net/,https://blog.gxres.net/atom.xml,不前沿技术分享 +Coseroom,https://coseroom.com,, diff --git a/_data/other_repo_list.csv b/_data/other_repo_list.csv index abf9c5f..b9bde89 100644 --- a/_data/other_repo_list.csv +++ b/_data/other_repo_list.csv @@ -3,28 +3,21 @@ http://gdatura24gtdy23lxd7ht3xzx6mi7mdlkabpvuefhrjn4t5jduviw5ad.onion/Mayx/mayx http://git.dkforestseeaaq2dqz2uflmlsybvnq2irzn4ygyvu53oazyorednviid.onion/mayx/blog http://giteabolfdejtdzblkooalqei6jr67imiugmhtsh6ocw4hlj5a4q.b32.i2p/mayx/blog https://gitlab.lain.la/mayx/mayx.pages.lain.la -https://tvoygit.ru/Mayx/mayx +https://gitplac.si/mayx/mayx.gitpage.si +https://gitnet.fr/mayx/blog +https://forge.fedoraproject.org/mabbs/blog +https://tilde.club/~mayx/git/blog.git/ https://git.envs.net/Mayx/mayx https://tildegit.org/Mayx/mayx -https://git.pixie.town/mayx/mayx -https://cgit.tilde.town/~mayx/blog +https://git.tilde.town/mayx/blog https://gitlab.haskell.org/mayx/mayx https://repo2.serv00.com/git/pub/Mayx/mayx/ +https://git.pixie.town/mayx/mayx https://git.minetest.land/Mayx/blog -https://gitea.stormyhome.net/mayx/blog http://47.120.60.153:10880/mayx/blog -http://61.139.16.27:26684/mayx/blog -http://116.62.245.34:3000/mayx/blog http://1.6.141.109:3000/mayx/blog http://52.28.156.42/mayx/blog -http://164.92.160.200:3000/mayx/blog -https://git.tux.pizza/mayx/blog https://code.dsconce.space/mayx/blog -https://git.anibilag.ru/mayx/blog -https://git.lolpro11.me/mayx/blog -https://git.empirica.pro/mayx/blog -https://git.emanuelemiani.it/mayx/blog -https://git.dehemi.com/mayx/blog http://101.66.229.132:61088/mayx/blog https://git.bp-web.app/mayx/blog http://47.103.91.160:50903/mayx/blog @@ -33,179 +26,72 @@ http://162.215.134.149:4000/mayx/blog http://durfee.mycrestron.com:3000/mayx/blog https://gitea.nongnghiepso.com/mayx/blog https://codes.tools.asitavsen.com/mayx/blog 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http://27.124.12.222:3000/mayx/blog -https://saga.iao.ru:3043/mayx/blog https://git.sayndone.ru/mayx/blog https://gitea.hintsight.com/mayx/blog https://anzsco.co.nz/mayx/blog -https://git.valami.giize.com/mayx/blog -https://git.simbarbet.com/mayx/blog -https://git.saintdoggie.org/mayx/blog http://blackobelisk.xyz:3000/mayx/blog -https://git.dushes.keenetic.pro/mayx/blog -http://47.129.22.53:22345/mayx/blog https://git.tech.troyrc.com/mayx/blog -http://git.zkyspace.top/mayx/blog -http://149.88.87.128:3000/mayx/blog -http://124.70.167.140:3000/mayx/blog -http://8.137.38.60:8201/mayx/blog -http://112.74.106.216:3000/mayx/blog -http://77.223.118.106:8081/mayx/blog https://git.the-kn.com/mayx/blog -https://gitea.net50.ne.jp/mayx/blog -https://git.ism-dev.net/mayx/blog http://sinzero.xyz:3000/mayx/blog -https://gitea.b54.co/mayx/blog -https://git.matevi.sh/mayx/blog -http://213.35.118.215:60001/mayx/blog -https://git.jasonpittman.com/mayx/blog https://gitea.shirom.me/mayx/blog 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Bellard](https://bellard.org)大神写的[JSLinux](https://bellard.org/jslinux/)吧，这可能是第一个在浏览器中实现的虚拟机（毕竟是最强虚拟机QEMU的作者编写的）。现在他的个人主页中展示的这个版本是WASM版本，而他最早写的是纯JS实现的。那个JS实现的版本现在在GitHub上有一个[去混淆的版本](https://github.com/levskaya/jslinux-deobfuscated)可以用作学习和研究，于是我顺手Fork了一份在GitHub Pages上部署作为[演示](https://mabbs.github.io/jslinux/)。 作为纯JS实现的x86虚拟机，性能估计是最差的，但相应的兼容性也最好，在Bellard当年写JSLinux的时候，还没有WASM这种东西呢，所以即使是在不支持WASM的IE11中，也可以正常运行。假如我想把它作为终端用在我的博客上，似乎也是个不错的选择，即使我完全看不懂代码，不知道如何实现JS和虚拟机的通信，它也预留了一个剪贴板设备，可以让我轻松地做到类似的事情，比如我在里面写个Bash脚本，通过它和外面的JS脚本联动来读取我的文章列表和内容，那也挺不错。 当然Bellard用纯JS编写虚拟机也不是独一份，他实现了x86的虚拟机，相应的也有人用纯JS实现了RISC-V的虚拟机，比如[ANGEL](https://github.com/riscv-software-src/riscv-angel)，看起来挺不错，所以同样也顺手[搭了一份](https://mabbs.github.io/riscv-angel/)。只不过它似乎用了一些更先进的语法，至少IE11上不能运行。 另外还有一个比较知名的项目，叫做[jor1k](https://github.com/s-macke/jor1k)，它模拟的是OpenRISC架构。只是这个架构目前已经过时，基本上没什么人用了，不过这里面还内置了几个演示的小游戏，看起来还挺有意思。 diff --git a/_posts/2026-03-01-llm3.md b/_posts/2026-03-01-llm3.md new file mode 100644 index 0000000..11f6620 --- /dev/null +++ b/_posts/2026-03-01-llm3.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +layout: post +title: 近期LLM的部署与应用经历(3) +tags: [AI, LLM, 模型部署, 使用体验] +--- + + 用更多的方式探索AI！ + +# 起因 + 在一年前，我[整了张RTX4090 48GiB魔改版](/2025/02/22/llm.html)用来跑DeepSeek-R1 70B的4bit量化模型，不过都已经过了这么长时间，这个模型也已经是过时的东西了……我之前在[Mac Studio M3 Ultra](/2025/05/07/mac-studio.html)上试了一下OpenAI在半年前出的gpt-oss-120b模型，感觉效果还挺不错，只不过因为M3 Ultra的GPU实际性能比不上正经高端的独显，所以它在上下文很长的情况下还是有点慢，因此我又整了张RTX4090 48GiB，想整个双路试试更快的GPT-OSS模型，总共96GiB的显存应该够跑这个模型了。 + +# 在两张RTX4090 48G上运行GPT-OSS + 既然现在我手头有两张4090了，那继续用i5-8400处理器的主机似乎不太合适，主要是那个主板就一个PCIe插槽，想插两张显卡也做不到，那买个新的不知道买啥……不管怎么说既然用这么高级的显卡，至少得让它跑满。在两张显卡上跑模型似乎卡间的通信速度比较重要，那最起码得整个支持2个PCIe4.0 x16的板U套装才行，这种级别的没有消费级产品，只能考虑服务器或工作站了。不过我对服务器和工作站了解得并不多，所以就问了问AI哪个支持2个PCIe4.0 x16的平台最便宜，结果AI推荐了TRX40+[TR 3960X](https://www.amd.com/zh-cn/support/downloads/drivers.html/processors/ryzen-threadripper/ryzen-threadripper-3000-series/amd-ryzen-threadripper-3960x.html)，于是就按照AI的说法整了一套。 + 这套板U差不多4000CNY，价格倒是还行，如果买现役的估计主板都比显卡贵了。但后来我发现这个并不是最便宜的😂，搜了一下买寨版+[EPYC 7502](https://www.amd.com/zh-cn/support/downloads/drivers.html/processors/epyc/epyc-7002-series/amd-epyc-7502.html)还能再便宜1000CNY，而且通道数更多，插4张显卡都没问题……不过买都买了，就先用吧，看来AI的话不能随便信😥。 + 之前我跑模型为了方便，基本上都用的是[Ollama](https://github.com/ollama/ollama)，不过听说Ollama多卡运行的效率很低，而且多并发的效果不太好，所以这次换了新电脑之后我想试试[vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)，据说一般生产级的AI都用的是这个框架。 + 安装vLLM倒是比想象得简单很多，直接一句`pip install vllm`就可以了，其实并没有比Ollama复杂多少。我看了一下[OpenAI](https://developers.openai.com/cookbook/articles/gpt-oss/run-vllm/)和[vLLM](https://docs.vllm.ai/projects/recipes/en/latest/OpenAI/GPT-OSS.html)运行GPT-OSS的官方文档，发现启动也非常简单，一般来说直接执行`vllm serve openai/gpt-oss-120b`就可以。不过直接执行是对于单卡的，我用两张卡需要加个`--tensor-parallel-size 2`参数启用张量并行，不然会爆显存。另外考虑到这个模型本身占掉60多GiB的显存之后剩下30GiB还是看起来有点少，所以额外加了个`--kv-cache-dtype fp8`参数降低上下文对显存的占用，毕竟模型本身也就是4bit量化的，加了这个应该不会对它的能力有什么影响。除此之外AI还给我推荐了个`--enable-chunked-prefill`参数，说是也能避免爆显存的问题。 + 一切准备好之后直接执行，程序就自动开始下载模型了，过了几个小时，终于下载完成，顺便一说启动的时候还显示推荐安装`torch_c_dlpack_ext`库，虽然不知道是干啥的，但也顺手安装了。启动完成之后我试了一下，效果非常好，不并发的情况下直接用能达到接近190Tps，可以说是相当快了，而且这个模型的水平也算是开源中的上游水平，应该算是又快又好吧……看来多来一张4090还是挺划算嘛。只不过这个东西基本上就我一个人用，所以也没什么能测一下并发的场景……虽然很快，但还是有点浪费性能吧。 + +# 最近DeepSeek 1M上下文的使用体验 + 前段时间DeepSeek又出了新的模型，最高可以支持1M长的上下文，而且听说模型规模变小了，所以速度也很快。可惜的是到目前为止还没有开放权重。当然就算开放权重了用2张4090估计也没有足够的显存分配给上下文，至于Mac Studio感觉在长上下文的情况下运行速度应该会很慢…… + 不过我对这个1M上下文还是挺感兴趣，因为好久之前我写过一篇[关于LLM能力上限](/2025/04/22/ai-limit.html)的文章，在那篇文章中其实我遇到的问题基本上也就是由上下文不足导致的。那既然现在DeepSeek支持了1M的上下文，那我就应该试试之前因为局限性而妥协的一些东西了。 + 这次我没有用摘要，而是直接把包含整个博客内容的[search.json](/search.json)文件上传到DeepSeek，然后向它问了问我的一些问题。试了一下效果非常不错，用摘要会省略的一些细节它基本上都可以展现出来，我试了试让它给我生成一份简历，它甚至在所有文章中找到了我的博客地址、GitHub和邮箱地址，之前用摘要显然是做不到这一点的，这个长上下文还是挺有用啊。 + 另外我还试了试让它根据文章内容分析十六型人格，并且我自己去答了一遍那个测试，结果也是相同的，说明它真的是在几秒内就读完了我的所有文章而且也完全理解了，真的是非常厉害。 + 只是拿AI分析我的文章也许只有我自己了😂，实际上根本没人对我感兴趣，也就只有我自己拿来给自己看……当然如果我的博客能比我活得长，不知道会不会有未来人会对我感兴趣呢……总之对于现在肯定是毫无意义了。 + 除了这些之外，我又试了一下让DeepSeek重构我的[Mabbs](https://github.com/Mabbs/Mabbs.Project)，这次生成效果看起来很不错了，虽然代码我没细看，不确定能不能运行，但至少没有偷懒只写一点点，一口气写了80KiB多的代码，这也是长上下文带来的好处吧。总之目前这个长上下文的DeepSeek也算是突破了之前我认为的上限，看来LLM真的是前景无限啊。 + 另外我发现这次更新的DeepSeek居然了解我的博客，我问了一下它“你知道Mayx的博客是哪个博客吗？”，它居然知道，能说出域名，而且还知道我的博客是关于技术的😎，看来这次的训练样本中包含我的信息啊……所以我对这次的更新也挺有好感，毕竟我的知识如果能成为AI的一部分，也算是一种永恒吧。 + +# 在8GiB内存的MacBook运行的新模型 + 在3年前，我在[探索AI](/2023/04/05/ai.html)时，在我只有8GiB内存的[MacBook Pro](/2023/02/03/mbp.html)上运行了非常早期的LLM——Alpaca-7B，那时候7B的LLM虽然能回答一些问题，但答非所问的情况也非常多。不过最近我发现了一个有意思的LLM，叫做[LFM2.5-1.2B-Thinking](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking)，它只用了12亿的参数就有思维链，而且水平据说还挺强。这么长时间过去之后我倒也想看看我的MacBook能运行多聪明的模型，所以就试着跑了一下它。 + 运行它也很容易，一般用Ollama就可以，但是Ollama只有TUI，不能渲染Markdown，我也不太想在我的Mac上整WebUI之类的东西……那有什么好的选择吗？我去制作这个模型的公司官网看了一下，他们制作这个模型本就是为了在端侧运行，所以也专门制作了一个软件运行他们的模型，叫做[Apollo](https://www.liquid.ai/apollo)，在手机和Mac上都可以用。我在我的Mac上安装试了一下，效果很好，首先速度非常快，8bit量化正常情况下可以达到60多Tps，即使是省电模式，也能达到20多Tps。另外加上思维链它的思考能力也还不错，虽然一些脑筋急转弯的题不算擅长，但是正常对话，回答问题之类的表现都很不错，相比于之前7B的模型表现好太多了。当然考虑到都已经过去3年了，能有这样的进步也很正常，不过12亿参数就能有这样的智能还是相当可以啊。 + 这个模型之所以有这样的能力似乎是因为他们并不完全是Transformer架构，而是使用的一种叫做LFM2的混合架构，按照大家对他们公司（Liquid AI）以及这个架构名字的理解，可能会觉得这个模型基于液态神经网络，不过我让AI看了一下他们的代码似乎并不是，他们用的是一种类似于Mamba的架构，这种架构似乎就很擅长在小参数的模型下比Transformer模型表现的更好，所以说这种变化也是算法进步带来的。 + 顺便一说这个Apollo除了运行他们自己的模型之外也能连接其他兼容OpenAI接口的模型，正好可以用来连接我的GPT-OSS，这样我就可以不需要下载一些浏览器套壳的重型应用来用我的模型了😝。 + +# 感想 + 自从ChatGPT之后，AI的发展真是越来越强了，而且能看出来目前甚至并不需要多新多好的硬件就能让一般人获得还不错的智能（当然训练也许还是要大量的硬件），这么看来AI软件的发展还是相当有潜力。目前来看既然优化软件就能做得越来越好，那也许在有限的硬件环境下可以期待无限的智能吧。 \ No newline at end of file diff --git a/_posts/2026-04-14-ai-agent.md b/_posts/2026-04-14-ai-agent.md new file mode 100644 index 0000000..888a07a --- /dev/null +++ b/_posts/2026-04-14-ai-agent.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +layout: post +title: 关于AI个人助理的探索 +tags: [AI, Agent, 个人助理] +--- + + 给AI添加手脚能有多少种方法？ + +# 起因 + 最近像[OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw)这样被叫做“AI个人助理”的Agent越来越火了，当然这种东西在我看来依然是新瓶装旧酒，整来整去还就是和AutoGPT一样。这种东西在当时GPT-3.5的时候就有了，现在只不过是增加了聊天软件交互的渠道便突然大火，和当年的Manus一样……实在是无法理解。 + 一年前我用过Devin.ai这个云端的Agent编写过[用JS解析订阅源](/2025/04/08/feed.html)的脚本，体验还算不错，既然现在已经过了一年，那就让我看看现在又有了什么样的发展吧。 + +# 使用AI个人助理 +## 体验原生OpenClaw + 虽然感觉OpenClaw对我的意义不大，但我还是安装体验了一下。不过在国内安装它还是相对有点困难，毕竟国内无论是访问GitHub，还是NPM都有点麻烦，而且还需要有LLM提供商的信息……安装好之后使用起来感觉问题也非常多，经常出现执行一半就停止执行，在它执行的过程中看到它的操作不正确的时候也不能发言打断，而且很多时候最终任务执行的效果也不太好，这也可能是我用的国产开源模型推理能力有限，没舍得用Claude之类先进模型的锅😂？ + 另外我也尝试让它加入MoltBook、MomoClaw、InStreet、百度贴吧抓虾吧之类的AI社区让它帮我宣传我的博客，但效果也很差，它每次发的时候会忘掉之前发的内容，结果就是同一篇内容发了好几遍……不过在这期间，有个叫PushMeBot的家伙在[Moltbook的帖子](https://www.moltbook.com/post/7f1b0e1f-5175-4fd1-ad78-856be8b66250)中让我的OpenClaw执行一个网络监视程序，最终安装好之后给我[发了9USDC](https://basescan.org/tx/0x44dbfe53f276201447f3877bf050a5d56adebf5fe05235264ee665da717e9373)😝，还挺有意思。 + 总之按照我的体验，实在是想不出它能火的理由，体验不算很好，而且还要安装Node环境，完全不像是能让大众轻松使用的东西。 + 不过这个项目似乎本身就是Vibe Coding的产物，体验不好也能理解，就看火了之后能有多少人完善它吧。 +## 国内大厂的二开Claw + 国内好多大厂倒是看中了这个东西的爆火，像腾讯就出了几款这样的软件，比如QClaw。它可以不需要配置额外的环境，能像传统的软件一样直接安装使用，而且有自带的模型，有一定的免费额度可以用。配置技能也比较简单，直接点击就可以完成。而且可以直接扫码关联微信，直接通过微信和它进行交流，可以说是相当的傻瓜化了。不过QClaw给的免费额度虽然用来聊天之类的没问题，但对于开发软件还是有点少，所以他们还出了个叫做WorkBuddy的软件，它送的初始额度比QClaw要多不少，所以更适合用来开发。只不过为啥腾讯要出两个功能一样的软件？看起来应该是不同团队出的，可能是面向的用户群体不一样，所以搞了两套吧？ +## VSCode中的Agent + 但要说开发的话，用作为“AI个人助理”的某些Claw其实并不合适，毕竟正常开发还是以人开发为主，全AI开发总会有些问题，所以开发的时候还是用编辑器集成的AI比较好。在三年前我就在用[GitHub Copilot](/2023/04/05/ai.html)了，到现在我依然在用。现在的Copilot已经支持了Agent功能，开发相比之前也是强了很多，只不过现在的我没有学生身份，Copilot Free偶尔也会出现不够用的情况。不过对于Agent这类功能实现起来还是太简单了，所以有人开发这种功能的插件也很正常，比如[Cline](https://github.com/cline/cline)，Copilot只能用微软提供的几个模型，而Cline可以自定义模型，用起来也很方便。 +## 微型开发板上运行的Claw + 前段时间，我闲来无事看了一下两年前买的[Luckfox Pico Plus](/2024/02/24/luckfox.html)开发板的文档，偶然发现了一个很有意思的项目，叫做[LuckClaw](https://github.com/LuckfoxTECH/luckclaw)，这是一个基于[nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot)用Golang重构的轻量个人AI助手，可以在仅仅64MiB内存的超有限环境下运行一个和OpenClaw功能几乎相当的AI个人助理，真的是非常厉害。 + 我在我的开发板上试了一下，体验很不错，安装不需要额外环境，直接下载就能使用，Go语言的程序确实方便。配置也很简单，直接执行`luckclaw config`就可以交互式进行模型等设置的配置，而且作为国产的应用，它也能很方便的对接国内聊天软件。只是限于开发板本身的能力，浏览器功能自然无法使用，所以搜索如果不借助那些需要API Key的AI专用接口，就基本上不能用……但总的来说效果已经非常不错了，至少有那些Claw的80%能力。 + （2025.04.15补充：后来我发现这种超精简的Claw项目看起来还挺多，比如[ZeroClaw](https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw)和[PicoClaw](https://github.com/sipeed/picoclaw)，甚至还有给单片机用的[MimiClaw](https://github.com/memovai/mimiclaw)。而且有意思的是，PicoClaw是Luckfox的竞争对手开发的，但是LuckClaw中却包含PicoClaw字样的注释，结果功能也没PicoClaw强，关注度也更低，属于是没抄明白了🤣） + 想到前段时间还有人为了OpenClaw专门买Mac Mini，就感觉很有意思😆，这个东西看起来应该是在路由器上都能跑。所以想要AI个人助理，硬件完全不是问题，只要整一个能24小时挂机的东西，就可以满足绝大多数人的需求了。 +## 在手机上运行的Claw + 其实很多人也有比开发板和路由器性能更强的闲置设备，那就是手机，所以有人开发了一款叫做[ApkClaw](https://github.com/apkclaw-team/ApkClaw)的软件，一样可以接入国内聊天软件。它既然能在手机上运行，当然和在其他平台运行的Claw相比有一个独特的优势，那就是操作手机应用。现在手机的应用相比电脑应用对于很多普通人来说功能更强大，所以它能做的事情可能比其他的Claw还多。我试了一下，配置也很方便，只不过能配置的项目太少了，看起来似乎没有安装Skill之类的功能，也许是因为它是相对早期的软件，所以功能还比较少吧。 + +# 感想 + 总的来说，现在的Agent依然没有非常明显的进步，问题依旧很多，只是化身“AI个人助理”之后，增加了不少应用场景。这倒也是好事，在广泛传播的过程中，也能让很多对技术了解不多，但是很有想法的人参与其中，也许能对AI的应用化增添不少力量吧。 \ No newline at end of file diff --git a/_posts/2026-05-01-virtual-net.md b/_posts/2026-05-01-virtual-net.md new file mode 100644 index 0000000..3e245b2 --- /dev/null +++ b/_posts/2026-05-01-virtual-net.md @@ -0,0 +1,76 @@ +--- +layout: post +title: 虚拟局域网的组网探索记录 +tags: [虚拟网络, 异地组网, WireGuard] +--- + + 异地组网，有多少种选择？ + +# 起因 + 最近我有一些放置在许多不同地方的机器，有一些东西需要让它们之间能够相互访问。虽然我很久以前写过一篇使用[SSH进行互联](/2021/05/07/ssh.html)的文章，但这样做每个服务都需要单独配置，也不方便管理。所以为了能让机器之间能够轻松通信，我打算组建一个虚拟局域网，让它们像在同一交换机下一样。不过这种组网的工具非常多，我应该选哪个比较好呢？ + +# 不同组网工具的体验 +## n2n + 以前我用过一款用C写的叫做[n2n](https://github.com/ntop/n2n)的工具，它可以很轻松地组建一个P2P的二层虚拟网络，而且生态也不错，手机、电脑、路由器、服务器上都有可以用的客户端。使用起来非常简单，它的中继和穿透服务程序叫做Supernode，无需太多的配置，只要在有公网的服务器安装并使用`-p`指定一个端口就可以启动。而客户端配置也非常简单，用`-l`配置好Supernode的地址，然后让想要在同一个网络的机器使用相同的任意`-k`和`-c`就可以成功组网，可以说算是非常好用了。 + 唯一的问题就是它这个项目看起来似乎已经停止更新了……虽然大多数情况下用起来没问题，但是有时候还是会出现组网不太可靠的情况。如果两个机器都不经过NAT，可以通过公网IP连接，它的可靠性还可以。但如果是两个NAT后的机器之间，有时候会存在莫名掉线的情况，也许是因为穿透导致的不可靠？总之遇到这种情况之后重启又能正常工作，说明是软件本身的问题，但它停更了……所以对我来说它的可靠性不太够。（其实它还有个叫做[n3n](https://github.com/n42n/n3n)的继任者，不过知名度不高，所以生态也不太行） +## WireGuard + 其实在这之后我本来是打算用L2TP/IPSec进行组网的，但看了一下貌似配置有点复杂，而且不够现代，现在想要组网貌似大多都推荐[WireGuard](https://git.zx2c4.com/wireguard-linux/)作为更现代的选择。只不过它和n2n相比来说是三层的虚拟网络，如果需要发送非TCP/IP协议的特别包，可能就用不了它吧，当然对我来说没有这种需求。它用起来也非常简单，不过正常情况下它设计是为了点对点传输，而且没有自带的NAT穿透功能，所以如果想要实现组网，就得搭一个星形网络，让互联网上的服务器作为虚拟的交换机，这个做起来倒也不复杂。首先，每个节点需要生成一个公私钥对作为身份证明，在安装好WireGuard之后执行`wg genkey`就能生成私钥。作为交换机的节点需要在`/etc/wireguard/wg0.conf`中写一个这样的配置： +```conf +[Interface] +PrivateKey = xxx +Address = 192.168.1.1/24 +ListenPort = 51820 + +PostUp = iptables -A FORWARD -i wg0 -o wg0 -j ACCEPT +PostDown = iptables -D FORWARD -i wg0 -o wg0 -j ACCEPT + +# 机器1 +[Peer] +PublicKey = xxx +AllowedIPs = 192.168.1.2/32 + +# 机器2 +[Peer] +PublicKey = xxx +AllowedIPs = 192.168.1.3/32 +``` + 其中PrivateKey填写交换机自己的私钥，而作为使用者的Peer中的PublicKey可以用对应节点的私钥执行`echo xxx | wg pubkey`这个命令查看，然后每个Peer需要像这样配置： +```conf +[Interface] +PrivateKey = xxx +Address = 192.168.1.2/24 + +[Peer] +PublicKey = xxx # 交换机节点的公钥 +Endpoint = xxx.xxx.xxx.xxx:51820 # 交换机节点的地址 +AllowedIPs = 192.168.1.0/24 +PersistentKeepalive = 25 +``` + 最后全都配置好之后所有节点使用`systemctl enable --now wg-quick@wg0`启动就可以了，启动之后每个节点可以执行`wg`查看当前的连接状态。 + 当然这是在Linux上，至于其他系统大多都有GUI配置，填起来更简单。它的生态也非常好，基本上常见的操作系统都支持，具体可以在[官网](https://www.wireguard.com/install/)查看支持的系统和安装方法。不过由于它在Linux中优先使用内核模块，导致我在一些比较小众的环境中也是遇到了各种特别的问题。 +### 在红米AX3000中遇到的问题 + 我在这个网络中有几个安装了OpenWrt的路由器，在这其中使用联发科芯片的路由器基本上都没什么问题，官网能轻松下载到固件，也能很轻松地在软件包中找到WireGuard并安装，但我还有一台使用高通芯片的红米AX3000，似乎因为高通对资料管控得很严格，导致它没有官网的固件，最终我在GitHub上找了一个其他人自己编译的[固件](https://github.com/hzyitc/openwrt-redmi-ax3000/)。虽然它整起来有点麻烦，不过倒也能用，但是在我尝试安装WireGuard的时候遇到了麻烦…… + 它的软件包里有WireGuard，也能找到对应的内核模块安装包，但安装完之后没法启动……随后我看了一下它下载的[安装包](https://github.com/hzyitc/openwrt-redmi-ax3000/blob/gh-pages/ipq50xx-qsdk-kernel-5.4-openwrt-21.02-qsdk-11.5.05.841.1029/ci-20240727-173350-ab1f9ffa/kmod-wireguard_5.4-qsdk-11.5.0.5-1_arm_cortex-a7_neon-vfpv4.ipk)，结果发现是空的😰，它这个固件的内核模块可能是在编译的时候遇到了一些问题。至于让我自己编译这个内核模块，难度似乎有点高了……那怎么办呢？要知道Linux的内核模块都是和内核挂钩的，没办法随便找一个别的模块使用。还好WireGuard倒也不止有内核模块，也有一些在用户空间中的实现，比如[wireguard-go](https://git.zx2c4.com/wireguard-go)和[wireguard-rs](https://git.zx2c4.com/wireguard-rs)。只是官方似乎非常不推荐在Linux上使用它们，所以没有提供预编译的版本。不过遇到这种问题的人也许是比较多，所以有人做了在[OpenWrt上使用的wireguard-go](https://github.com/seud0nym/openwrt-wireguard-go)，安装好之后效果和使用内核模块的感觉基本上没什么区别，最终也能连通，唯一的区别就是在执行`wg`的时候，会显示“Interface: wg0 (userspace)”罢了。从效率上来说虽然肯定没有内核模块那么高，但它其实也用了“Tun”模块，理论上和使用“Tap”模块的n2n应该差不多吧。 +### 在openEuler中遇到的问题 + 在我使用的节点中，还有一台安装了openEuler 22.03 LTS操作系统的服务器，虽然openEuler和CentOS可以说基本上没什么区别，但毕竟它的内核是openEuler自己编译的，所以没办法直接使用CentOS的内核模块。并且openEuler的源中也完全没有提供和WireGuard相关的包，所以想要在openEuler上安装WireGuard还是有些挑战（当然如果觉得麻烦，它们倒是有一个兼容WireGuard的客户端[TunSafe](https://eur.openeuler.openatom.cn/coprs/nucleo/tunsafe/)可以凑活用一下）。 + 后来我试了一下在这上面安装wireguard-tools倒是可以直接用[CentOS 8EPEL源中的包](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/epel/8/Everything/x86_64/Packages/w/wireguard-tools-1.0.20210914-1.el8.x86_64.rpm)，但openEuler的内核在编译的时候故意没有包含WireGuard内核模块……这该怎么办呢？用wireguard-go吗？虽然这样可以很简单地解决，但感觉这样就是认输了😂。后来我搜了一下，找到了一篇[在openEuler安装WireGuard内核模块](https://dingle.site/archives/wei-openeulertian-jia-wireguardmo-kuai)的文章，方法大致如下： + 1. 首先安装编译环境和源代码。 +```bash +yum install elfutils-libelf-devel kernel-devel pkgconfig "@Development Tools" +yum install kernel-headers.x86_64 pkg-config ncurses-devel openssl-devel dwarves +yum install kernel-source.x86_64 +``` + 2. 然后进行编译配置，内核源码一般会安装到`/usr/src/`下，找到之后在里面执行`make menuconfig`，然后勾选“Device Drivers -> Network device support -> Wireguard secure network tunnel”并保存。 + 3. 最后执行`make`开始编译，为了加速可以用`-j`参数加上CPU的核心数进行并行编译，当时编译就花掉了一整天😂，理论上应该可以只编译WireGuard和它依赖的几个模块，不过我不太清楚怎么做，还是费点时间按照文中说的做吧。 + 4. 执行`make modules_install`将编译好的结果安装到`/lib/modules/5.10.0`。 + 不过系统似乎不会去这个路径下找内核模块，所以还得把这里面的kernel文件夹复制到`/lib/modules/$(uname -r)`下，然后执行`depmod -a`更新模块依赖。 + 5. 最后执行`modprobe wireguard`验证模块是否能正常加载，如果没有报错并且可以在`lsmod | grep wireguard`中看到，就说明安装成功了，剩余的步骤和其他Linux系统一样。 + +### WireGuard的控制平面 + 虽然WireGuard本身配置很简单，但每加一个节点还得在交换机节点上修改一下配置文件，稍微有些麻烦，所以有人开发了一些控制平面，让它可以被更规范地管理，比如[Netmaker](https://github.com/gravitl/netmaker)和[Headscale](https://github.com/juanfont/headscale)。而Headscale主要是为Tailscale客户端开发的开源服务器端，因此功能会局限于Tailscale提供的功能。所以如果没有用过Tailscale，可以优先考虑Netmaker。 + 这两个控制平面支持的功能相当丰富，而且它们还支持让WireGuard进行NAT穿透，自动组建Mesh网络，不像我一堆在NAT后的设备还要直接使用WireGuard就只能搭成星形网络。只不过对我来说，我也用不到那么多企业级功能，这个服务端配置起来也有点麻烦，而且我也没有很多节点需要动态增减，我的云端服务器带宽也足够使用，所以就没有用这些东西了😆。 +## 其他的组网工具 + 除了WireGuard之外，还有很多其他的组网工具，比如[VNT](https://github.com/vnt-dev/vnt)和[EasyTier](https://github.com/EasyTier/Easytier)，这俩用起来也非常简单，只需要加几个参数就能组网，和n2n一样。不过功能相比于n2n来说要强大不少，也支持NAT穿透，而且还都兼容WireGuard协议，另外不像WireGuard强制使用UDP传输，这两个还能用TCP和WebSocket，在特殊网络环境下应该比直接用WireGuard更好。另外它们都是Rust编写的，也许会更安全😋？可惜我已经配好WireGuard之后懒得再改了，如果以后有机会，可以尝试一下。 + +# 总结 + 现在如果想要异地搭建虚拟局域网，还是有相当多的选择，而且无论是性能还是配置难度，都比以前好了不少。看来这种需求还是相当多啊，也正是因为有这些需求，所以才会出现这么多的方案可以用吧……总之我最后还是选择了纯WireGuard方案，主要还是简单够用，可靠性也不错，而且折腾了这么多再换也不太合适吧🤣。 \ No newline at end of file diff --git a/archives.md b/archives.md index 647633b..cfe07ce 100644 --- a/archives.md +++ b/archives.md @@ -5,23 +5,16 @@ title: Archives # Archives -* * * +--- -{% for post in site.posts %} -{% capture this_year %}{{ post.date | date: "%Y" }}{% endcapture %} -{% capture next_year %}{{ post.previous.date | date: "%Y" }}{% endcapture %} -{% if forloop.first %} +{% assign posts_by_year = site.posts | group_by_exp: "post", "post.date | date: '%Y'" %} -## {{ this_year }} +{% for year in 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