来源：aws.amazon.com
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多智能体系统正从"实验性 demo"走向"生产级服务"，但真正让人头疼的不是编排逻辑本身，而是两件事：状态怎么持久化，以及调用链怎么追踪。AWS 最近推出的 Amazon Bedrock AgentCore 正好瞄准了这两个痛点——它把 Memory 和 Observability 做成了托管服务，而 LangGraph 则提供了灵活的有状态图编排能力...
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单 Agent 能解决很多问题，但一旦任务涉及并行推理、上下文共享和执行可追溯，单线程的调用链就撑不住了。AWS 近期发布的集成方案把三个组件拼成了一条完整链路：Strands Agents 负责多 Agent 无服务器编排，NVIDIA NIM 提供 GPU 加速推理端点，Amazon Bedrock AgentCore 托管运行时、共享记忆和可观测...
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Kubernetes 安全响应委员会（SRC）发现，几个已公开多年的 CVE 记录存在一个关键错误——它们标注了"已修复版本"，但实际漏洞从未被修补。2026 年 6 月 1 日，这些记录将被更正为"所有版本受影响"。这意味着你的漏洞扫描器可能在原本"安全"的集群上突然报出新的告警。本文拆解三个未修复 CVE 的技术机理，并给出可立即执行的缓解配置。 ...
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当企业 AI 平台从几十人试点扩展到上千人日常使用时，平台 owner 面对的核心问题变了——不再是"能不能跑起来"，而是"谁在用、用得怎样、哪些能力最被需要"。这些数据散落在 CloudTrail 日志、CloudWatch 指标、S3 对话记录和 QuickSight 报表里，没有统一的视角，决策就只能靠猜。 这篇文章拆解一套面向 Amazon Q...
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刚从温哥华回来，PGConf.dev 2026 的技术讨论密度远超预期。Jeremy Schneider 在会后总结中梳理了几条真正触及 Postgres 设计短板的线索——不是"新功能很酷"那种，而是"我们一直假装没问题但其实有结构性缺口"那种。下面挑三条最值得生产环境用户关注的展开。 物理复制做高可用，已经是 Postgres 用户最主流的方案。但...
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日常开发中，Python 经常扮演 DevOps 的"粘合语言"——写个脚本批量操作服务器、用 pip 管理依赖、在 GitHub Actions 里跑流水线、靠日志排查问题。这些环节看似基础，踩坑频率却很高：脚本权限不对、依赖版本飘移、CI 配置漏了缓存、日志格式不统一导致排查困难。下面逐个拆解，给出可直接落地的做法。 在 DevOps 场景下，脚本...
来源：realpython.com
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写 Python 项目时，"跑一下没报错"是最常见的验证方式。但项目一旦多人协作、持续迭代，手动验证就不可靠了——测试框架、Mock 策略、代码质量工具、CI 流水线，每一层都影响交付节奏。这篇文章把 unittest、pytest、mock、代码质量工具和 GitHub Actions 串联起来，给出可直接落地的配置和代码。 Python 标准库自带...
来源：postgr.es
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排查慢查询时，你跑了一条 ，终端瞬间吐出几十行密密麻麻的文本——内存分配、缓冲区命中、工作进程数、小数点后三位的行数估算……你真正关心的不过是：为什么这里走了 HashJoin 而不是 NestLoop？但所有噪声把关键信息淹没了。 Andrei Lepikhov 在阅读 Jimmy Angelakos 的《PostgreSQL Mistakes an...
来源：postgr.es
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过去两年，AI 行业的叙事重心几乎全在模型：哪个 LLM 参数更多、哪个向量数据库更快、哪个编排框架更灵活。但组织真正把 AI 推向生产环境时，撞上的墙往往不是模型能力不足——而是企业数据缺乏机器可读的意义。模型能生成流畅的语言，却无法判断 "active" 在 CRM 里指"可登录"还是在合规系统里指"受监控"，更无法自动知道哪张表是权威来源、哪个字...
微服务时代，Jaeger 是工程师理解调用链的利器；如今 AI Agent 大量涌入生产环境，调用链从"服务 A → 服务 B"变成了"Agent 规划 → 调 LLM → 调工具 → 再规划"。链路更长、分支更多、失败模式更隐蔽。Jaeger 正在围绕 OpenTelemetry 做一轮针对性演进，让 Agent 的每一步决策都可观测。 微服务调用链...