docker - Tony Bai

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/02/advices-from-uber-distinguished-engineer

大家好，我是Tony Bai。

“如果你不写代码，你就不是一个软件工程师。”

这句话出自前 Uber 杰出工程师 (Distinguished Engineer) Joakim Recht 之口。在他看来，无论你的级别有多高，哪怕到了 Principal 或 Distinguished 级别，只要头衔里还有“工程师”这三个字，你就必须保持手感，持续编码。

近日，Joakim 接受了一次深度访谈，回顾了他在 Uber 从一名普通高级工程师一路成长为杰出工程师的完整历程。他不但分享了那个让他获得关键晋升的“史诗级”项目，还坦诚地谈论了办公室政治、不公平的晋升制度、以及他对“影响力”的独特理解。

这既是一个成功者的故事，也是一份关于如何在大型科技公司中保持清醒、持续成长并最终实现自我价值的深度指南。

晋升的秘密 —— 影响力不是“求”来的，是“做”出来的

Joakim 的晋升之路，始于一个朴素的愿望：懒惰。

起初，他只是负责管理一个名为 Schemaless 的数据存储系统。每次由于硬件故障需要替换主节点时，都需要手动操作 Puppet，繁琐且易错。

“我真的不喜欢重复做同样的事情。” Joakim 说。于是，他和团队开始尝试将数据库容器化，通过 Docker 来自动化管理这些操作。

这个最初只为了解决“自己团队痛点”的小项目，最终演变成了一个庞大的内部平台（Odin），接管了 Uber 几乎所有的有状态负载。在他离开时，这个平台管理着 12 万台物理服务器和 50 万个数据库实例，而核心维护团队只有 20 人。

给我们的启示：

Joakim 并没有在一开始就画一个“我要掌管全公司数据库”的大饼。他的影响力扩张遵循了一个自然的路径：

解决自己的痛点：自动化自己团队的重复劳动。
解决邻居的痛点：把工具推广给旁边的团队。
解决公司的痛点：逐步扩展到更广泛的组织，最终成为全公司的基础设施。

真正的晋升，是对你影响力范围 的自然确认，而不是因为你填写了一份完美的晋升文档。

关于“写代码”的执念 —— 拒绝成为“白板架构师”

在许多大厂，晋升往往意味着“远离代码”，转向文档、会议和 PPT。但 Joakim 对此坚决说不。

“如果你停止写代码，你就会失去对系统的感知。你或许能画出高层的架构图，但那些设计往往会脱离现实。当你把设计扔给别人实现时，他们会想：‘这是哪个不懂装懂的家伙画的？’”

他认为，保持 Hands-on (亲力亲为) 有两个巨大的好处：

保持信任：如果团队成员知道你不仅懂业务，还能写出高质量的代码，甚至愿意干“脏活累活”，他们会更愿意听取你的建议。
保持敏锐：只有在代码一线，你才能第一时间感知到系统的腐坏和痛点，从而做出正确的架构决策。

对于那些只想做“高大上”设计，把“简单工作”丢给下属的高级工程师，Joakim 建议反其道而行之：把困难的、有趣的工作委派给团队成员，让他们成长；你自己去承担那些枯燥的、修修补补的“脏活”。 这不仅能赢得尊重，还能让你从微小处发现系统性的改进空间。

面对“不公平”的晋升 —— 心态决定一切

Joakim 并不避讳谈论大公司的阴暗面。他回忆起早期的 Uber 晋升委员会，那就是一场“没有任何数据支持的、纯粹靠经理口才”的辩论赛。

“这完全取决于你的经理有多擅长推销你。如果你有一个糟糕的经理，你就完蛋了。”

即使在制度完善后，绝对的公平依然不存在。项目被砍、依赖方掉链子、甚至仅仅是因为团队整体表现不佳，都可能成为你晋升路上的绊脚石。

他的建议：

不要成为“晋升驱动开发” (Promotion Driven Development) 的奴隶。专注于提供价值。
“只要你持续地解决问题、消除浪费、帮助他人，晋升通常会随之而来。如果你整天焦虑于‘如何找到一个能让我晋升的项目’，你反而可能动作变形，最终一无所获。”

影响力的最高境界 —— “盗梦空间”

当被问及如何有效地影响他人时，Joakim 分享了一个类似《盗梦空间》的技巧：最好的结果，是让对方觉得那是他们自己的主意。

不要试图用权威压人，也不要指望每个人都能立刻被你的逻辑说服。有时候，你只需要在对话中种下一颗种子。

“也许几个月后，你会听到他们在讨论你的想法，甚至充满激情地捍卫它，仿佛那是他们自己想出来的。那一刻，你就赢了。不要去争夺功劳，要享受这种‘想法生根发芽’的成就感。”

小结：给年轻自己的建议

在访谈的最后，Joakim 给年轻的自己（以及所有年轻工程师）提了一条建议：保持好奇，不要被吓倒。

“那些看起来很厉害的人，其实也是普通人。他们可能只是比你多了一些经验，或者更擅长包装自己。不要因为觉得某件事‘太难’或‘太高端’就不敢去尝试。计算机科学不是火箭科学（虽然有些也是），它只是计算机而已。保持好奇心，去尝试，去犯错，这是成长的唯一捷径。”

资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=feNh_ubBAMI

你的看法是什么？

Joakim 的观点非常犀利，尤其是关于“级别越高越要写代码”的论断。结合你所在的团队或公司，你认同这个观点吗？在你身边，那些高T/P的架构师们，还在坚持写代码吗？如果不写，他们是如何保持对系统的敏锐度的？

欢迎在评论区分享你的观察和思考！让我们一起探讨工程师的终极成长之路。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/24/google-adk-go-in-action

大家好，我是Tony Bai。

上周，我花了一个下午，仅仅是为了让一个Python写的Agent能稳定地调用我Go服务里的一个简单函数。在那一刻，看着屏幕上纠缠的gRPC、Python虚拟环境和混乱的日志，我脑海里只有一个念头：这不对劲，这绝对不是软件工程该有的样子！

显然，不仅仅是我一个人在为此焦虑。

就在最近，一个名为 google/adk-go 的项目悄然开源，并迅速霸榜 GitHub Go 语言趋势榜长达一周之久！ 全球的 Gopher 似乎都在用脚投票，表达着同一个渴望：我们受够了“炼丹”，我们要回归工程！

过去的一年，AI 的浪潮席卷了整个技术圈。我们 Gopher，作为构建云原生世界的中坚力量，看着 Python 社区在 AI 领域“杀”得热火朝天，心中或许都有一个共同的疑问：

“这场 AI 的盛宴，我们 Gopher 的主菜在哪儿？”

我们习惯了用 goroutine 优雅地处理并发，用 channel 安全地传递消息，用静态编译的单个二进制文件征服任何服务器。我们是天生的“工程师”，我们信奉的是可测试、可维护、可部署的软件工程哲学。

然而，当我们尝试踏入 AI Agent 的世界时，却常常感觉自己像一个闯入了“炼丹房”的“机械师”。面对那些需要反复“吟唱咒语”（调 Prompt）、结果飘忽不定的“丹炉”（模型），我们不禁会问：

我的 Agent 行为不稳定，怎么写单元测试？
Prompt 稍微一改，整个“丹方”都可能失效，版本管理怎么做？
我如何将这个“充满魔法”的 Python 脚本，与我现有的 Go 微服务体系优雅地集成，而不是变成一坨无法维护的“耦合怪”？

这些问题，不是因为我们不懂 AI，而是因为我们太懂工程。我们厌倦了“炼丹”式的不确定性，我们渴望一种能将 AI 的强大能力，用严谨的工程纪律约束起来的解决方案。

现在，Google 亲自下场，为我们递来了“工程图纸”。

Google ADK for Go：写给工程师的 AI Agent 开发框架

这个霸榜的项目，全称是 Agent Development Kit (ADK) for Go。

这不是又一个“玩具”或“研究性”框架。从它的设计理念中，我看到了一个清晰而坚定的信号——AI Agent 开发，正在从“炼丹”式的“艺术创作”，全面进入“工程化”的“工业生产”时代。

而 ADK for Go 的核心哲学，与我们 Gopher 的信仰不谋而合，那就是——代码优先 (Code-First)。

你的 Agent，就是你的 Go 代码： 不再有晦涩的 YAML，不再有天书般的“链”，Agent 的所有逻辑、决策、工作流，都由你亲手编写的、地地道道的 Go 代码来定义。
天生的可测试性： 你的 Agent 就是一个实现了 agent.Agent 接口的 struct。这意味着什么？你可以像测试任何 Go 代码一样，go test 走起！Mock 依赖、断言行为，所有你熟悉的工程实践，全部回归。
Git 即版本管理： Agent 的每一次进化，都是一次清晰的 git commit。Code Review、版本回滚，一切都尽在掌握。
云原生无缝集成： 它就是一个标准的 Go 模块，可以被无缝地集成到你的 Gin/gRPC 服务中，打包成一个极小的 Docker 镜像，部署到任何 K8s 集群。

这就是为什么它能霸榜 GitHub 的原因——它不是在教你如何更好地“调优 Prompt”，而是在教你如何用坚实的工程代码，去彻底终结那个不可控的“炼丹”时代。

Google的adk-go，就是那座连接 Gopher 工程世界与 AI Agent 智能世界的桥梁。

和我一起，从零开始“造”一个真正的 AI Agent

坦白说，ADK for Go 刚刚推出，市面上的教程几乎一片空白。文档虽有，但如何将其与真实的工程场景结合，如何理解其设计背后的权衡，如何避开那些必将遇到的“坑”——这些都需要有人去探索，去趟路。

所以，我决定做这件事。

我将以一个“学伴”和“探索者”的身份，推出我的全新付费微专栏：

《Google ADK 实战：用 Go 构建可靠的AI Agent》

在这个专栏里，我不会扮演一个无所不知的专家。相反，我会将我从零开始学习、实践、踩坑、顿悟的全过程，毫无保留地分享给你。

我们将一起，手把手地、从一个空 main.go 文件开始，完成一次令人兴奋的创造之旅：

第 1-2 讲：思维转变与灵魂注入
我们将彻底理解“代码优先”的哲学，拆解adk-go，了解其中的概念、架构和核心组件，并亲手定义出第一个实现了 agent.Agent 核心接口的智能体。
第 3 讲：为 Agent 插上“手臂”： 让你的Agent能调用任何Go函数，像操作自己的手脚一样自如
我们将学会 ADK 的“魔法”函数 functiontool.New，将一个普通的 Go 函数，零成本地转化为 Agent 可用的工具。
第 4 讲：赋予 Agent “双核记忆”
我们将深入 session（短期记忆）和 memory（长期记忆），让我们的 Agent 能够理解上下文，并记起与你的历史交互。
第 5 讲：从“单兵”到“军团”： 构建一个懂分工、会协作的Agent团队，自动化完成复杂任务
我们将学习 workflowagents，通过编排多个专家 Agent，构建一个强大的“代码生成-审查-重构”自动化流水线。
第 6 讲：从“原型”到“产品”
我们将为 Agent 建立科学的评估体系，并最终将其打包成 Docker 镜像，部署到通用的 Kubernetes 环境中。