公司有两个RPA机器人，用的软件是Automation Anywhere，最近发现授权过期了，然后发现这家公司已经退出中国了，联系都联系不上，想买授权都买不了。搞了几天了，还没搞定。关键是这两个机器人影响的业务还挺关键的，难搞。。。还好不是我负责这个东西。。

markdown文档中存在几个多重反引号的嵌套问题, 让cc去修复, 对话就跑了几十轮都修复好. 上传到gemini网页版, 一次性就修复了.
cc这么弱智吗? 难道是大炮打蚊子, 它发脾气了??!!

这两天越发觉得日子越来越难过了，单拿一份死工资实在不够生活开销，下班后又很时间充裕，佬友有什么增加收入的办法吗？什么我都愿意试

虽然听起来很扯，但是不得不说一下，喵喵站现在创立美区新号，接近百分之百有资格，虽然现在还在试运行，不过相信很快就有答案了。
现在喵喵站3.0Pro支持创建有资格的美区号，接下来佬友需要私信喵喵站从闲鱼买的卡号，然后! 记重点! 千万不要自行登录，以免失去资格! 然后剩下的一切都交给喵喵!（
虽然但是还是很难相信，所以现在是试运行，喵喵不一定会来得及响应每个佬友的请求。
敬请期待吧。

Serverless中的有状态Agent：Lambda + S3 + DynamoDB的Claude Agent实现
项目源码

  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - BukeLy/Stateless-FileSystem-Agent: Serverless AI Agent built on Claude Agent SDK with...

    Serverless AI Agent built on Claude Agent SDK with stateful session persistence via S3+DynamoDB


  

  
    
    
  

  


项目简介
为了解决部署AI Agent的两难问题：

单机部署有状态但成本500-1000刀/月
Serverless便宜但每次调用丢失对话历史。
本项目实现Lambda + S3 + DynamoDB的Hybrid Sessions架构，实现成本$30/月的有状态Agent，无单点故障。

这个架构打破了"Serverless=无状态"的固有观念。通过在S3中维持会话历史，Lambda获得了有状态Agent的能力，同时保持按需计费的成本优势。
状态管理不需要绑定在容器上，可以与计算完全分离。结合DynamoDB的映射、S3的持久化、Lambda的弹性计算，用更少的钱实现了更好的可靠性。
适用场景

Telegram/微信/Slack Bot(本项目用TelegramBot做示例的,Client还可以实现其他)
SaaS应用中的AI助手(需要重新写Client)
多租户平台

下面是一些技术细节
Agent为什么难以Serverless化
Claude Agent SDK维护对话状态，与无状态API完全不同：

每个Agent需要持久shell、工作目录、完整对话树
Lambda环境是无状态的：每次调用都是干净环境，/tmp会被清空
官方推荐四种部署模式中，Hybrid Sessions（临时容器+状态恢复）成本最优

项目框架
三层存储分离
graph LR
  subgraph DynamoDB [DynamoDB映射层]
    d_chat[chat_id:thread_id] --> d_session[session_id]
  end

  subgraph S3 [S3持久层]
    s_root[session_id/]
    s_root --> s_conv[conversation.jsonl]
    s_root --> s_debug[debug.txt]
    s_root --> s_todos[todos.json]
  end

  subgraph Lambda [Lambda /tmp执行层]
    l_root[/.claude-code/]
    l_root --> l_projects[projects/]
    l_root --> l_config[配置文件]
    l_root --> l_sessions[会话文件]
  end

  d_session --> s_root
  d_session --> l_root

DynamoDB：存储chat_id:thread_id → session_id映射，仅7个字段（session_key, session_id, chat_id, thread_id, created_at, updated_at, ttl），查询<5ms

新会话：无映射，创建新session_id
既存会话：查询到session_id，触发S3恢复

S3：存储session文件（conversation.jsonl + debug + todos），按session_id分组

conversation.jsonl：JSONL格式的对话历史（append-only），SDK恢复依赖此文件
支持无限会话数，天然多租户隔离

/tmp/.claude-code：Lambda临时工作目录

启动时：从Docker镜像复制agents.json、mcp.json、skills等静态配置
处理请求时：从S3下载该会话的conversation.jsonl
SDK指向此目录（CLAUDE_CONFIG_DIR=/tmp/.claude-code）
请求完毕：/tmp销毁，所有文件消失

核心机制：CLAUDE_CONFIG_DIR + Session Resume
启动阶段
# Lambda容器启动时（所有请求共享）
os.environ['CLAUDE_CONFIG_DIR'] = '/tmp/.claude-code'
shutil.copytree('/opt/claude-config', '/tmp/.claude-code')
# 现在/tmp/.claude-code包含: agents.json, mcp.json, system_prompt.md, skills/

请求处理（每次调用）
# Step 1: 查询DynamoDB
session_id = dynamodb.get_session_id(chat_id, thread_id)

# Step 2: 若已存在，从S3恢复会话文件
if session_id:
    s3.download_file(f'sessions/{session_id}/conversation.jsonl')
    # 复制到/tmp/.claude-code/projects/-tmp-workspace/agent-{session_id}.jsonl

# Step 3: 调用SDK处理消息
result = await query(
    prompt=user_message,
    options=ClaudeAgentOptions(
        resume=session_id,  # None=新建, str=恢复
        cwd='/tmp/workspace',
        # ...其他配置
    )
)
# SDK自动从conversation.jsonl恢复对话树，基于完整历史生成回复

# Step 4: SDK返回新的session_id（首次）或更新后的对话文件
session_id = result.session_id

# Step 5: 保存映射和上传文件
dynamodb.save_session_id(chat_id, thread_id, session_id)
s3.upload_file(f'/tmp/.claude-code/projects/-tmp-workspace/agent-{session_id}.jsonl',
               f'sessions/{session_id}/conversation.jsonl')

参考：


Claude Agent SDK Hosting


Session Management

前两天刚看过的帖子，今天想起来想再次看下，结果找了半天没找到
所以，能不能加入浏览记录功能，不是简单的统计

https://wap.js.10086.cn/mb_nact/new/act-front/cj/cjklh/main.html?actNum=WJDC00016075xmhq93c