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在小型 GCP VPS 上尝试用 OpenCode 接管个人助理

我希望把日常对话、QPC 知识库与日历逐步放进一个个人助理，同时控制小型 VPS 的资源占用。已有 Hermes 网关正在使用另一只 Lark 机器人。这个实验的目标是暂停 Hermes，在同一台共享小机上尝试运行 OpenCode，并使用 personal-assistant 的机器人验证接管链路。

**同日补充：**第一次窗口结束前的消息被中断；经再次授权，重开受保护的短时窗口后，真实 Lark 两轮私聊均收到回复，第二轮正确使用了前文。模型任务期间的内存峰值和压力依然偏高，尚不能据此判断适合在这台小机上长期常驻。

这次实验的边界很窄：测试短时对话、资源和回退；QPC 与日历不是这次已经实现的能力。两只机器人独立，暂停 Hermes 会暂时影响原机器人，不会自动把它的会话和权限迁移到新机器人。

为什么不能只比较一个 RSS

在决定切换前，观察到 Hermes 主进程的一次 RSS 约 341 MiB，另有进程数据进入 swap。本机 WSL 中 OpenCode 空闲服务的主进程 RSS 大约 224–262 MiB。但 Hermes 当时正在承担实际网关工作，OpenCode 的本机测试没有接真实 Lark 或模型。不同机器、不同负载和不同统计口径不能直接得出完整替代方案的节省量。

共享实例约有 952 MiB 可见内存，Hermes 运行时多次采样的可用内存只有一百多 MiB，还有明显 swap 使用。相比直接叠加一个服务，先暂停旧网关、在相同机器上测量完整链路，更接近实际问题。

把切换做成可回退试验

方案是由已有的轻量 Lark 入口负责本人身份检查、消息去重与回复状态，OpenCode 仅在本机回环地址提供模型对话接口。服务使用非特权用户、单独工作目录、内存和 CPU 限额；OpenCode 工具权限默认拒绝，试验不开放文件修改、Shell 或其他外部动作。模型凭证和机器人凭证分开提供，不放入仓库或文章。

切换前设置了十分钟自动回退，并持续观察内存余量、内存压力和关键服务状态。试验失败或达到时限时，停止试验服务，恢复 Hermes gateway 和 A2A bridge。两个服务独立恢复，是因为 bridge 没有声明会自动跟随 gateway 的依赖关系。

对话适配器每轮创建独立 OpenCode 会话，只加入已确认送达的有限历史；调用超时不自动重试。模型回答和 Lark 成功投递分开记录。OpenCode 自身会在状态目录写入会话数据，尝试调用 API 删除会话并不等于证明底层数据被彻底擦除，因此试验使用独立目录并在结束后清理。

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Luck Ops MCP：把 Lark 多云运维做成成熟 Agent 可接入的标准工具

当一个个人 Agent 同时负责聊天、记忆、博客、Lark 卡片、多云 VPS、SSH、systemd、Docker、审批和审计时，最先出现的问题不是模型不够聪明，而是边界越来越难解释。

继续给 Agent 增加工具，最终会得到另一个通用 Agent；改用成熟 Agent，又可能丢掉已经验证过的运维安全能力。

更好的拆法是：

保留 Lark 多云运维的专业能力，但把它从通用 Agent 中抽出来，做成独立的 luck-ops-mcp。

Hermes、OpenClaw、Codex 或其他 MCP Client 负责理解用户意图；luck-ops-mcp 只负责资产、权限、审批、执行和审计。

产品边界

luck-ops-mcp 负责：

  • AWS、GCP、Azure 等目标目录；
  • 主机、资源、服务和日志查询；
  • 固定、登记过的运维操作；
  • 用户、目标、服务和操作权限；
  • Lark 人工审批；
  • 执行前置条件、结果验证和回滚说明；
  • 操作状态和审计记录。

它不负责：

  • 通用聊天；
  • Agent 推理和任务规划；
  • 博客写作、英语学习和知识问答；
  • Agent 长期对话记忆；
  • 任意远程 Shell；
  • 根据模型临时生成系统命令。

这样可以把系统分成三层：

交互层：Lark / Web / CLI
推理层：Hermes / OpenClaw / 其他成熟 Agent
执行层：luck-ops-mcp / vps_sysops

其中只有执行层持有运维凭据，推理层永远不是最终授权者。

为什么适合 MCP

MCP 把上下文和动作分成 Resources 与 Tools：稳定、可读的资产适合 Resources，会产生行为的操作适合 Tools。客户端可以通过标准协议发现 schema，而不需要为每个 Agent 重写插件。

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