1.Trojan/Win32.Agent.ayqa.rgrk如何查看源代码
2.AUTOGEN | 上手与源码分析
3.Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置
4.自主LLM机器人(Agent)原理和实现
5.Arthas 源码阅读
6.记录一次zabbix6.0 server和agent安装并部署监控

Trojan/Win32.Agent.ayqa.rgrk如何查看源代码

       首先你需要知道病毒是码下用什么变成软件写成的。

       如果是码下VB，去网上找找“VB反编译”

       这时你可能看到的码下是乱码，也可能是码下清晰的代码。如果是码下乱码，说明文件还加了壳，码下php发卡平台源码再去碰碰运气看加的码下是哪种壳，然后对应的码下下脱壳软件！

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是码下一个开源平台，主要功能是码下创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，码下包括回答问题、码下执行函数，码下甚至与其它代理进行交互。码下本文将介绍AUTOGEN中的码下关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。

       根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、仿dj源码下载Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。idle怎么查询源码多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置

       选择免费服务器平台，如华为云，安装CentOS系统，以便后续能够顺畅运行Docker和Apache SkyWalking相关组件。

       利用宝塔面板，作为服务器管理界面，简化Linux管理流程。通过宝塔面板安装过程，确保系统配置正确，老杨看主力源码如开放端口。

       安装Docker于宝塔面板中，便于后续部署Apache SkyWalking所需应用。

       为部署Apache SkyWalking，首先确保使用特定版本的镜像，如elasticsearch:7.5.1和apache/skywalking-oap-server:6.6.0-es7，避免兼容性问题。下载agent源码包，准备后续的安装流程。

       借助docker环境，安装并配置Elasticsearch，进行持久化存储设置，确保数据安全稳定。在服务器上启动Elasticsearch并验证其正常运行。

       通过Docker安装Apache SkyWalking OAP，并指定Elasticsearch用于数据存储，完成部署。

       接着安装SkyWalking UI，并设置端口为，避免与系统其他服务冲突。确保在华为云中开放相应端口。

       应用接入部署中，Java应用接入以SpringBootDemo为例，通过Maven构建并打包应用，使用skywalkingagent实现监控功能，指定agent服务名和服务地址，启动应用时自动集成SkyWalking监控。

       对于非Java应用接入，暂未详细说明，手机游戏源码仓库后续将补充相关流程。

       访问SkyWalking UI，展示应用监控数据，包括拓扑图、API调用详情等，实现全链路监控功能。

       总结，通过Docker环境部署Apache SkyWalking，实现应用监控与优化，简化服务器管理，并提供直观的可视化界面，便于监控应用性能与问题定位。

自主LLM机器人(Agent)原理和实现

       上个月，Devin 成为科技界热门话题，它是一个能自主决策并修复 bug 的 AI 机器人，在 SWE-bench 基准测试中，Devin 能够解决 .% 的问题，而 GPT-4 只能处理 1.%。开源界迅速跟进复现，swe-Agent、openDevin、devika 等项目相继出现，引起广泛关注。

       通过阅读这些项目源码，发现它们基于自我反思与 reAct 模式扩展，但实现细节差异显著。以 opendevin 为例，这类机器人基于 reAct 模式，实现更全面的扩展，如搜索、计算、浏览网页等，同时具备记忆、沙盒环境与权限管理功能。

       opendevin 的沙盒环境开放了丰富的命令执行权限，允许执行如 curl、wget、git 等操作，甚至支持在 Debian 系统中执行任何命令，且能自主安装依赖，如 nodejs。此外，它采用压缩记忆机制处理过长上下文，通过独白、短记忆与长记忆管理，有效控制机器人动作链路。

       提示词是理解机器人动作链路的关键，包括动作指令、独白与执行动作指令。提示词帮助机器人理解任务与上下文，同时通过压缩记忆机制，机器人能在不增加动作链路的情况下处理过长的上下文。

       自主机器人依赖底层大模型的理解能力，理解能力强的模型能快速生成高效指令。沙盒环境的开放性与模型的代码理解能力相结合，使得机器人在解决复杂问题时更加有效。在资源有限的场景下，自主决策机器人的应用将依赖于更精准的指令设计与模型能力优化。

       总结而言，自主机器人依赖大模型的理解能力、全面的沙盒环境与有效的记忆管理，通过优化提示词设计，能在不同资源条件下实现自主决策与问题解决。然而，实验过程中遇到的高昂 Token 成本提醒我们，自主 Agent 的实际应用需考虑成本与资源的有效利用。

Arthas 源码阅读

       Arthas源码阅读的核心逻辑主要集中在arthas-agent的启动流程中，首先通过java -jar arthas-core.jar执行，然后Bootstrap获取Instrumentation并进行初始化。Server启动后，通过TelnetClient发送命令到Server，由CommandResolver解析并执行，如thread命令的执行过程。

       在启动阶段，用户输入会被TelnetConsole接收并由ShellServer解析，通过TermServerTermHandler处理，包括常用的HttpTelnetTermServer和HttpTermServer（基于Netty）。例如，ThreadCommand的process方法负责处理thread命令的具体逻辑。

       获取JVM信息通过JvmCommand，Watch接口通过EnhancerCommand实现，利用字节码增强技术（如EnhanceWatchAdviceListener）收集方法运行时信息。Profiler逻辑则涉及一个二进制工具，具体使用方法可参考相关文档。

       在实际问题解决上，Arthas提供了两种操作方式：一是通过命令行选项--command指定多条命令，适用于非持续监控场景；二是利用HTTP API进行远程控制，如Arthas Tunnel，适用于需要动态控制进程的场景，如管理多个Agent。

       此外，深入理解Consumer的completionHandler，如Termd Demo中的ReadLine部分，有助于更好地掌握Arthas的交互机制。

记录一次zabbix6.0 server和agent安装并部署监控

       本文详细记录了如何安装与部署Zabbix6.0服务器和agent。首先，确保需要安装的依赖如mysql版本8.0及以上、Nginx和PHP在服务器上可用。若未安装满足版本的mysql，可以选择使用低版本的Zabbix。其次，完成mysql、Nginx与PHP部署，并通过浏览器访问服务器ip以验证部署是否成功，注意检查服务器端口状态。

       接着，介绍Zabbix服务器的安装步骤。需根据官方说明，在服务器上下载并解压source安装包，选择TLS长久维护版进行安装。针对可能出现的源码安装报错，如在zabbix-6.0./src/libs/zbxeval目录中修改第行for循环语句的格式，以及解决数据库连接问题时关闭SELinux以执行setenforce 0命令，确保服务器通过ip访问初始化页面。若遇到中文乱码问题，将楷体字体文件从windows的C:\Windows\Fonts复制至linux的/data/web/assets/fonts目录下。

       agent的安装与部署是安装过程的一部分。在服务器上下载agent，按照官方指引进行安装与配置。验证agent连通性的步骤，包括通过服务端观察agent日志确保其状态正常运行。

       为了实现自动化主机注册，需要在server端配置自动注册规则。在server管理页面左侧选择配置-动作-自动注册动作，创建新的动作，根据界面指示完成配置，以实现自动在主机列表中添加agent。

net-SNMP简介

       Net-SNMP是一个免费、开源的SNMP实现，原名UCD-SNMP。它包含agent和多种管理工具的源代码，支持多种扩展方式，不仅扩展了数据获取方式，还对数据类型进行了扩展。

       Net-SNMP不仅提供管理工具，还提供了一些开发配置工具，这些工具大多使用Perl语言的脚本提供，如mib2c、net-snmp-config等。这些工具使得开发者在进行开发时更加便捷。

       随着技术的发展，Net-SNMP也在不断更新迭代，例如在年1月日，Net-SNMP 5.6.1.1版本发布。这一版本的发布，标志着Net-SNMP在功能上又有了新的突破，为用户提供更加全面、高效的数据管理解决方案。

       Net-SNMP的特点在于其强大的功能和灵活的扩展性，使其在SNMP实现中具有极高的竞争力。无论是用于数据获取还是数据类型扩展，Net-SNMP都能提供高效、稳定的解决方案。同时，Net-SNMP的开源特性，使得其在社区中得到了广泛的认可和支持，其用户群体也在不断壮大。

       总的来说，Net-SNMP是一个功能强大、灵活扩展、高效稳定且开源的SNMP实现。随着其不断迭代更新，Net-SNMP在数据管理领域的应用将越来越广泛，为用户带来更多的便利和价值。