最近在 NAS 上更新了 n8n 的版本，发现多了一个 AI Assistant 功能。本来升级 n8n 就是想看看有没有什么 MCP 能让 AI 来帮我维护工作流，现在 n8n 自己支持了，真实太方便了，结果在配置 n8n Sandbox 时遇到了不少问题。
同模型下 Pi、Hermes、DeepSeek Harness 的 Token 与工具调用消耗对比
最近，DeepSeek 推出了官方的 DeepSeek Harness， 设计理念是一切皆插件，市面上又多了一个可以自己部署的 AI Agent，如果只是想给它安排一些简单的任务，相比功能全面的 hermes 和极简的 pi，哪个更合适？
我对比了一下这三个 Agent 在不同任务上的 Token 消耗，先放结果：
| pi | Hermes | DSH | |
|---|---|---|---|
| say hi | 4.7K | 19.4K | 9.5K |
| 执行任务 | 129K | 364K | 270K |
| 任务结果 | 正确 | 正确 | 正确 |
| 工具调用请求次数 | 5 | 31 | 12 |
| 工具调用成功次数 | 5 | 31 | 7 |
在测试过程中，还发现了很多意想不到的差异
Agent Development Kit (ADK) 对接阿里百炼平台
Claude code 源码泄露让 MCP 大火，Google 最近又推出了 Agent Development Kit 和
A2A，相当于是直接把 MCP Server 和
MCP Client 都集成到了一起，这就一定要和 LLM 打交道了。
官方文档中直接支持的平台就只有自家的 AI Studio 和 Vertex AI，其他平台都是通过
LiteLLM 来实现的。最新的参考文档是：Using cloud proprietary models via LiteLLM。
如果想要在国内用起来 ADK 肯定还是接入国内平台用起来更方便，下面就是 ADK 接入国内平台的使用方式。
Redis vs Valkey 性能对比：吞吐量与延迟实测
最近看到新闻，Redis 在试图掌管相关的开源仓库，有很多人都提到了转投 Valkey 阵营。查询了一下，网上说 Valkey 有很多优化，特别是多线程方面的，但是搜不到具体的性能测试对比，于是通过 redis-benchmark 对 Redis 和 Valkey 进行性能对比。测试结果显示，Valkey 在多数命令的吞吐量和平均延迟上略优于 Redis，但最大延迟普遍更高，性能波动也更明显。
让威联通DDNS检测IP不走代理
NAS 设置前置代理后，DDNS 的 IP 会变成代理服务器的 IP 地址，之前参考
NAS 小技巧：一个设置让 NAS 的 DDNS 服务更准确 将 edge.api.myqnapcloud.com
放入直连列表中后，DDNS 一直很稳定。最近 QTS 更新之后发现 VPN 无法连接，DDNS 又指向了代理服务器的 IP。经过抓包后发现，原来是因为获取 NAS IP
的接口地址已经变成了 edge.myqnapcloud.io。