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未来的下一步似乎是多个代理协同工作，共同完成复杂的工作流程。OpenAI今天发布的的实验性Swarm框架为我们提供了对这一未来的初步了解。

七层协议为我们提供了关于应用程序如何与其他服务和组件交互的详细信息。在微服务环境中，了解这些交互是至关重要的，因为它们经常是性能瓶颈、故障和安全问题的根源。然而，监控这些协议并不简单。传统的网络监控工

随着TLS在现代网络环境中的广泛应用，跟踪微服务RPC消息已经变得愈加棘手。传统的流量嗅探技术常常受限于只能获取到加密后的数据，eBPF技术通过其能力在用户空间进行探测，提供了一种方法重新获得明文数据

本文介绍了如何使用 eBPF 的 bpf_send_signal 功能，向指定的进程发送信号进行干预。更多的教程文档，请参考 bpf-developer-tutorial

在今年六月份，OpenAI 在其官方文档中更新了一篇关于提高 GPT 效果的策略和方法的指南，包含了六种核心策略，以及一些实际的提示词案例，和知识检索和代码执行等技术来优化GPT模型的最佳实践。

eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 是 Linux 内核上的一个强大的网络和性能分析工具。它允许开发者在内核运行时动态加载、更新和运行用户定义的代码。 run

本文是 eBPF 入门开发实践教程的第十篇，在 eBPF 中使用 hardirqs 或 softirqs 捕获中断事件。 hardirqs 和 softirqs 是 Linux 内核中两种不同类型的中

在本教程中，我们将了解内核态和用户态的 eBPF 程序是如何协同工作的。我们还将学习如何使用原生的 libbpf 开发用户态程序，将 eBPF 应用打包为可执行文件，实现跨内核版本分发。

本教程将指导您使用 libbpf 和 eBPF 程序进行性能分析。我们将利用内核中的 perf 机制，学习如何捕获函数的执行时间以及如何查看性能数据。 libbpf 是一个用于与 eBPF 交互的 C