AI 正在同时提高攻击和防御的自动化水平。攻击者可以用多模型生成钓鱼内容、构造深度伪造、寻找零日漏洞，并让多个代理在数十秒内完成攻击阶段交接。防守方真正可持续的优势，却不是拥有更多模型，而是掌握攻击者进入企业环境后仍然缺少的深度上下文：资产在哪里、服务如何通信、身份属于谁、代码由哪个团队维护，以及某个漏洞是否真的能够抵达关键数据。 这意味着安全团队不能...
让多个 AI 智能体共同完成一部短片，难点并不只是生成图片、视频和配音。真正棘手的是：任务跨越多个阶段，产物格式各异，智能体会崩溃、遗忘，甚至会把一个 94 字节的占位文件当成已经完成的影片。 在一次生成式媒体黑客松中，十支 AI 剧组各自配置了三名角色明确的智能体，并运行在开源多智能体编排试验平台 Scion 中。整个项目累计创建了数百个智能体实例，...
基础模型升级很少是一次简单的模型名称替换。即使只是在同一模型家族内切换检查点，工程团队也要重新验证质量、延迟、成本和边界案例。模型演进速度越来越快，如果每次升级都依赖人工逐条检查，迁移周期很容易从几周拖到几个月。 Google Cloud Applied ML 团队给出的核心思路，是把模型迁移重新定义为一个可评测、可搜索、可追踪的智能体工作流。其内部实...
AI 应用从原型进入生产的速度，已经超过许多企业安全体系的调整速度。传统容器安全可以检查镜像漏洞、限制网络访问，却无法完整回答这些新问题：模型权重是否在硬件层受到保护？提示词注入能否在进入模型前被识别？Agent 执行生成代码时，怎样避免影响宿主节点？ GKE 的 AI 工作负载安全蓝图给出的答案不是单一产品，而是一套纵深防御体系：基础设施层保护计算环...
企业并不缺少 AI 试点，真正困难的是把试点变成可治理、可观测、可持续运行的生产系统。IDC 的 2026 AI in Networking Special Report Survey 指出，阻碍 AI 项目落地的核心问题越来越偏向基础设施：32.6% 的受访者提到安全顾虑，26.8% 提到自动化挑战，24.7% 则受限于人员时间和技能。 Agenti...