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Dapr 1.18:给分布式工作流和 AI Agent 加上"不可伪造"的执行凭证

来源: cncf.io 36
云原生生态花了多年时间解决分布式系统的韧性问题——请求重试、故障恢复、工作流崩溃续跑,这些已经成了基础设施的标配。但一个更棘手的问题长期被搁置:你怎么证明一段执行确实发生了,而且没有被篡改? 当 AI Agent 自主调用外部 API、当工作流跨越多个服务编排长链路业务,"信任执行结果"变得和"保证执行不中断"一样重要。Dapr 1.18 引入的 Ve...

Python 序列化格式速查:JSON / Pickle / CSV / Parquet / Protobuf 怎么选

来源: realpython.com 52
把 Python 对象写到文件或传给另一个服务,选错序列化格式,后果比写错代码还烦——磁盘占用翻倍、跨语言对接卡壳、甚至 pickle 反序列化直接被注入恶意代码。五种主流格式各有明确适用场景,这篇把它们的边界和用法一次讲清。 先看一张对比表,心里有个锚: 格式 人类可读 跨语言 典型体积 适合场景 JSON ✅ ✅ 中 API 交互、配置文件、前端对...

Docker Hardened Images + Aikido:VEX 自动过滤非可利用漏洞,扫描噪音终于降下来了

来源: docker.com 45
做容器安全扫描的开发者大概都经历过这种场景:跑一次 或 ,输出几十条甚至上百条 CVE,逐条排查后发现大部分根本打不不到你的环境——要么漏洞只在特定架构下可利用,要么依赖路径根本没走到有问题的函数。噪音太多,真正需要修的反而容易被淹没。 Docker 和 Aikido 这次集成做的事情很直接:Docker Hardened Images(DHI)内置了...

用 Apache Burr 给 AI Agent 加上状态追踪与持久化

来源: oschina.net 43
AI Agent 从 demo 走向生产,最大的坑不是模型能力不够,而是你很快会发现:对话状态散落各处、决策路径无从回溯、用户断线重连后历史全丢。Apache Burr(目前处于 Apache 孵化阶段)就是来填这些坑的——它用一套零依赖的 Python 库,把 Agent 的状态机、执行追踪和持久化做成一件可以直接上手的事。 写一个能跑的 Agent...

AI助手和AI智能体不是同一物种——Perplexity与哈佛的对比实验揭示了什么

来源: oschina.net 30
你问ChatGPT"帮我分析这份财报",它给你一段文字摘要和几条建议。你还得自己打开Excel、拉数据、做图表、写邮件。但如果换成一个真正的AI智能体,它会把财报下载、解析、制图、起草邮件,最后把成品推到你面前——你只需要说"发送"。 Perplexity与哈佛商学院研究团队的最新论文,首次在实际部署场景中对这两种模式做了全面比较。研究对象是Perpl...

VS Code 扩展自动更新新增 2 小时延迟,供应链攻击多了一层缓冲

来源: oschina.net 32
微软在 VS Code 1.123 版本中引入了一项低调但关键的安全改动:扩展程序发布新版本后,自动更新不再即时生效,而是强制等待 2 小时。这段时间给了安全团队和社区一个窗口——如果某个扩展被入侵、推送了恶意代码,2 小时内发现问题并下架,大量用户就不会已经被感染。 VS Code 扩展商店的自动更新机制过去是"发布即推送"。一个拥有数十万安装量的扩...

当 LLM 能写对账代码,十年领域经验还值多少钱?

来源: oschina.net 30
一位做了十年金融支付系统的工程师突然发现:自己花数年积累的 PCI 合规知识、双复式记账逻辑、银行转账幂等性设计,现在 Claude 和 GPT-4 也能在几分钟内给出相当不错的实现。这种冲击不是幻觉——它正在真实地改变"领域专家"的议价能力。 过去,一个支付系统的核心价值在于工程师对业务规则的深度理解。比如"双复式记账"听起来简单,但真正在支付系统里...

Claude Desktop 的 1.8GB 内存黑洞:Windows 用户到底遇到了什么

来源: oschina.net 41
Anthropic 的 Claude Desktop 本该是本地 AI 助手的优雅入口,但最近 Windows 社区里炸了锅——应用刚启动,还没聊一句话,内存占用就飙到 1.8GB。这不是偶发 bug,而是和 Claude Cowork、Agent 模式绑定的底层机制在悄悄"吃资源"。macOS 用户似乎没受同等影响,问题显然和 Windows 平台的...