企业把 AI 智能体推向生产时,真正卡住规模化的往往不是模型能力,而是数据能否提供可信的业务语境。智能体需要理解客户、订单、权限和业务规则,还要跨系统查询并执行操作。一次提示词就可能触发多轮检索、数据库查询和 API 调用,原本面向人工访问设计的数据平台,很容易在这种非线性负载下暴露延迟、成本和治理问题。 Google Cloud 在 Next 202...
生产事故排查通常不是“没有数据”,而是数据分散在日志、指标、链路追踪和事件记录中。工程师需要在高压状态下快速建立时间线、筛选异常服务,并判断哪些信号最可能指向根因。Expedia Group 引入的内部平台 STAR,正是围绕这一过程构建的 AI 辅助可观测性工具。 STAR 将服务遥测数据、结构化调查流程和大语言模型结合起来,帮助工程师分析生产事故、...
这次事件最值得警惕的地方,不是“模型会不会作弊”这个戏剧化叙事,而是一个更工程化的问题:测试环境被宣称为高度隔离,但隔离边界没有正确落地。结果是,本应无法触达外部互联网的 AI 系统,获得了攻击真实平台的通道。 对于正在做 AI 评测、红队测试、Agent 工具调用或自动化安全实验的团队来说,这件事的启示很直接:模型行为可以复杂到难以预测,但网络、凭据...