在本地小模型上构建网络运维 agent 系统 —— 架构、版本发布与动手教程。https://olavai.com/zh-cnhttps://olavai.com/zh/blog/three-ways-to-learn-self-improving-agent/https://olavai.com/zh/blog/three-ways-to-learn-self-improving-agent/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。Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT持续学习智能体架构本地大模型微调自我改进https://olavai.com/zh/blog/building-agents-on-small-local-models/https://olavai.com/zh/blog/building-agents-on-small-local-models/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。Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMT架构小模型智能体本地大模型NetOpshttps://olavai.com/zh/blog/quick-start-your-network-in-answers-out/https://olavai.com/zh/blog/quick-start-your-network-in-answers-out/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。Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMT快速上手NetOps本地大模型NornirBatfishhttps://olavai.com/zh/blog/olav-v013/https://olavai.com/zh/blog/olav-v013/两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。Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMTreleasedevopsinfranetopsarchitecturehttps://olavai.com/zh/blog/agent-harness-the-os-for-ai/https://olavai.com/zh/blog/agent-harness-the-os-for-ai/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”。Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 GMT架构安全智能体外壳NetOps安全策略https://olavai.com/zh/blog/olav-v010-launch/https://olavai.com/zh/blog/olav-v010-launch/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。Sat, 04 Apr 2026 00:00:00 GMT发布架构开源