· OLAV 团队 网络运维 决策调用 Jev Agent架构 基础设施 性能优化
别再让大模型吐 JSON 了：从 Jev 到 Decision Call，Agent 正在甩掉自回归包袱
核心交换机正在微秒级丢包，大模型却在花 2.4 秒自回归解码一段复杂的 JSON 字符串。本文深度拆解 Jev 单次前向机制、RLCD 概率校准与 Decision Call 原语如何为 AI NetDevOps 带来 70ms 确定性闭环。
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来自 OLAV 团队
发布公告、架构深度解析，以及构建 AI 原生基础设施工具的技术思考。
· OLAV 团队 技能包 pi-agent 网络运维 可移植性 开源 agent runtime
我们说过任何 Agent 都能跑这些 Skill——这次换了个不是 Claude Code 的
olav-skills 和 olav-presales-skills 声称不绑定任何框架——只是一份 SKILL.md 加一个走 stdin-JSON 的脚本。我们在一台裸机上装了 pi-agent（另一家厂商的 runtime、自己的模型路由），完全不插手让它自己驱动这些 skill——它自己发现了一个真 bug、自己修好了，还写出一份我们能拿数据库核对的报告。
阅读全文 → · OLAV 团队 网络运维 技能包 采集器 Claude Code 企业级 工作流
你的 Agent 订阅已经具备网络分析能力 —— 它只是触达不到真实网络
两个开源仓库，为企业已付费的 Agent 平台接入真实网络模型：跳板机上的 olav-collector，工作站上的 olav-skills，中间只通过一个纯文本目录连接。
阅读全文 → · OLAV Team 安全 AI agent 网络自动化 SSH MCP
SSH MCP 给 AI 的是一把万能钥匙 —— OLAV 给 AI 的是受约束的能力
为什么给 AI Agent 裸 SSH 权限会触发幻觉死亡螺旋，以及结构化工具加确定性验证如何改变游戏规则
阅读全文 → · OLAV Team 架构 NetOps AI Agent 日志分析 根因分析
OLAV vs 日志 AI 系统：为什么网络运维需要的不是更聪明的 grep
大多数'AI for operations'工具不过是在日志搜索上加了一层 LLM。OLAV 走了相反的路：将网络工程师的完整工作流——采集、解析、分层排障、快照对比、仿真验证、变更规划——建模为一个 AI 专家团队。本文将剖析两者的架构本质差异。
阅读全文 → · OLAV Team 持续学习 智能体架构 本地大模型 微调 自我改进
一个智能体，三种学习方式：OLAV 如何构建多位一体的自学习机制
学习不是一件事。OLAV 的智能体在三个层、以三种速度改进——每次运行都学的记忆、可经基准门巩固进去的权重、以及会自调旋钮的 harness——由同一个循环和同一份治理契约统一，使三者相互强化而非打架。这是我们构建它的故事，也包括系统正确地丢弃自己成果的那几次。
阅读全文 → · OLAV 团队 架构 小模型 智能体 本地大模型 NetOps
在小参数本地模型上构建 Agent 系统
在企业内网里，数据往往不能送到托管模型；而本地跑一个前沿级大模型又太贵。~30B 的模型是当下最实际的折中点——但它会幻觉、知识稀薄、可用上下文很短。本文讲怎么在它之上照样构建出一个真正能用的 Agent。
阅读全文 → · OLAV 团队 快速上手 NetOps 本地大模型 Nornir Batfish
OLAV 快速上手：网络数据进,答案出 —— 全程本地模型
一篇 15 分钟的动手教程。装好 OLAV,用两种方式把设备数据导入(Nornir 在线 SSH 采集,或离线备份导入),创建一次新快照,然后用大白话提问、画拓扑、起草并校验一次变更、跑一次晨检 —— 全程本地 ~30B 模型,数据不出你的网络。
阅读全文 → · OLAV Team release devops infra netops architecture
OLAV v0.12→v0.13：从查询工具到自动化平台的架构跃迁
两个版本完成一次架构跃迁 — schema 感知 API 集成、环境感知脚本生成、7 层写安全模型。
阅读全文 → · OLAV 团队 架构 安全 智能体外壳 NetOps 安全策略
Agent Harness: 为人工智能自主运行而生的“操作系统”
为什么 LLM 仅仅是一个 CPU？看 Olav 是如何通过 Harness 架构为生产环境中的 AI 智能体提供“防撞墙”和“控制台”。
阅读全文 → · OLAV 团队 发布 架构 开源
OLAV v0.10.0 — 开源发布
OLAV 现已基于 BSL-1.1 协议正式公开发布。本文介绍平台核心架构、各治理层的工作原理，以及下一步的路线图。
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