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Dragonfly v2.5.0：用 dfget 直接拉取 Hugging Face 与 ModelScope 模型仓库

来源: oschina.net 43
Dragonfly v2.5.0 为模型分发补上了一个实用入口：Dragonfly Client 现在可以通过 直接下载 Hugging Face 和 ModelScope 上的模型仓库。对于需要在开发机、GPU 节点或批处理任务中准备模型文件的团队，这意味着模型仓库可以进入现有的 Dragonfly 下载流程，而不必为每个平台单独设计一套入口。 新版...
# AI # Go # LLM
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在本地 VS Code 中连接 Google Cloud 托管 Jupyter Notebook

来源: infoq.com 33
Google Cloud Workbench Notebooks 扩展把本地 VS Code 与 Google Cloud 上的托管 Jupyter Notebook 环境连接起来。它解决的核心问题很直接：开发者可以继续使用熟悉的本地编辑器，同时把 Notebook 代码放到云端托管环境中执行，不必在浏览器界面和本地工程之间频繁切换。 这类连接方式把 ...
# AI # GCP # Go
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从线索发现到个性化邮件：用 Strands Agents 与 Amazon Bedrock 构建多智能体销售流水线

来源: aws.amazon.com 51
多智能体系统真正进入生产环境后，难点不再只是“让几个 Agent 相互调用”，而是如何控制执行路径、稳定评估线索、限制成本，并确保生成的销售邮件有依据、可审计。Thrad.ai 的实践覆盖了从潜在客户发现到个性化邮件生成的完整流程，并对 Strands Agents 中的 Swarm 与 Graph 两种编排方式进行了延迟、成本和邮件质量的正面对比。 ...
# AI # AWS # Go
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从队列深度到自动扩缩容：为 Kubernetes 编写自定义指标 Exporter

来源: kubernetes.io 55
Kubernetes 原生理解 CPU 和内存，但真实业务压力往往来自另一组信号：消息队列里积压了多少任务、最近一次批处理耗时多久、每个 Pod 维持了多少 WebSocket 连接。自定义指标 Exporter 的作用，就是把这些应用状态转换成 Prometheus 能抓取的时间序列，为查询、告警以及后续的 HPA 自动扩缩容提供数据基础。 Expo...
# AI # Docker # Go
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从基础模型到可治理智能体：Google 企业 AI 一体化栈的关键价值

来源: cloud.google.com 45
Google 在 IDC MarketScape 2026 全球基础模型软件厂商评估中被列为领导者。比排名本身更值得开发团队关注的，是其背后的产品路线：将 Google DeepMind 的前沿模型、专用 AI 基础设施、智能体平台、企业入口和治理能力组合为一套生产系统。竞争焦点已经不只是“哪个模型回答得更好”，而是谁能让模型可靠、安全地执行真实业务流...
# AI # GCP # Go
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Spotify 如何用 Kong AI Gateway 支撑规模化生成式 AI

来源: engineering.atspotify.com 60
Spotify 希望让 AI 像电子邮件一样直观，并成为员工日常工作中不可缺少的工具。要实现这个目标，难点不只是接入一个大模型，而是让大量团队能够稳定、安全、可观测地使用不同模型。Spotify Engineering 介绍的方向，是通过 Kong AI Gateway 为生成式 AI 流量建立统一入口。 由于公开摘要没有披露 Spotify 的完整拓...
# AI # Go # Spotify
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把 Claude 跑进企业生产环境：Google Cloud 上的端点、安全与成本设计

来源: cloud.google.com 36
把大模型接入原型只需要一次 API 调用，但把它稳定地服务给全球用户，还要处理算力调度、尾延迟、区域故障、数据驻留、访问控制和成本波动。Claude 在 Google Cloud Agent Platform 上以托管模型服务提供，把这些问题纳入企业已经使用的 IAM、VPC Service Controls、Cloud Logging 和 Cloud...
# AI # GCP # Go
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ARD 规范：为 AI Agent 补上工具发现与可信验证层

来源: infoq.com 41
Google 与多家行业合作伙伴发布了 Agentic Resource Discovery（ARD）规范，试图解决 AI Agent 生态中的一个基础问题：当工具、API 和其他 Agent 持续变化时，Agent 如何动态找到可用能力，并判断这些能力是否可信、兼容且适合当前任务。 ARD 的定位不是替代 MCP、OpenAPI 等执行协议，而是在它...
# AI # Go # InfoQ
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