<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>可观测性 on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/%E5%8F%AF%E8%A7%82%E6%B5%8B%E6%80%A7/</link><description>Recent content in 可观测性 on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 23 May 2026 08:20:36 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/%E5%8F%AF%E8%A7%82%E6%B5%8B%E6%80%A7/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Agents Towards Production：AI Agent 生产级开发全栈指南</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/agents-towards-production-ai-agents-production-guide/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 20:10:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/agents-towards-production-ai-agents-production-guide/</guid><description>&lt;h1 id="agents-towards-productionai-agent-生产级开发全栈指南">Agents Towards Production：AI Agent 生产级开发全栈指南&lt;/h1>
&lt;p>在 LLM 应用从 Demo 走向生产环境的进程中，开发者面临的挑战远比训练一个模型要大得多——状态管理、工具调用、安全边界、多智能体协作、可观测性……每一个环节都可能成为掉链子的那一个。&lt;/p></description></item><item><title>Telegraf：InfluxDB 开源时序数据采集 Agent，300+插件生态实战指南</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/telegraf-influxdb-time-series-agent-guide/</link><pubDate>Sat, 16 May 2026 15:10:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/telegraf-influxdb-time-series-agent-guide/</guid><description>&lt;h1 id="telegrafinfluxdb-开源时序数据采集-agent300-插件生态实战指南">Telegraf：InfluxDB 开源时序数据采集 Agent，300+ 插件生态实战指南&lt;/h1>
&lt;p>Telegraf 是 InfluxDB 官方维护的开源数据采集 Agent，主打「收集-处理-聚合-写入」全流程，无需任何外部依赖即可编译为独立静态二进制。截至 2026 年 5 月，项目拥有 &lt;strong>17,200+ Stars&lt;/strong> 和 &lt;strong>1,200+ 贡献者&lt;/strong>，插件生态覆盖 &lt;strong>300+&lt;/strong> 输入输出模块，是时序监控领域的事实标准工具之一。&lt;/p></description></item><item><title>OpenSRE：开源AI SRE Agent框架——让AI在自有基础设施上调查生产事故</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/opensre-ai-sre-agents-framework/</link><pubDate>Sat, 18 Apr 2026 15:50:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/opensre-ai-sre-agents-framework/</guid><description>&lt;h1 id="opensre开源ai-sre-agent框架让ai在自有基础设施上调查生产事故">OpenSRE：开源AI SRE Agent框架——让AI在自有基础设施上调查生产事故&lt;/h1>
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&lt;p>&lt;strong>目标读者&lt;/strong>：SRE/DevOps工程师、AI平台开发者、对AI自动化运维感兴趣的技术人员
&lt;strong>预计阅读时间&lt;/strong>：45-55分钟
&lt;strong>前置知识&lt;/strong>：了解SRE基本概念、Kubernetes基础、有生产环境运维经验
&lt;strong>难度定位&lt;/strong>：⭐⭐⭐⭐ 专家设计&lt;/p></description></item></channel></rss>