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...
来源：aws.amazon.com
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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...
来源：kubernetes.io
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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。 ...
来源：postgr.es
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从渥太华到温哥华，PGCon 换了城市也换了气质。今年新增的周二社区讨论日，让整周的信息密度翻了一倍。但真正值得记录的，不是海堤骑行或蒸汽钟，而是会场里那些直接影响 Postgres 未来走向的讨论和决策。 SQL/PGQ 是 PG 17 新提交的特性，让 Postgres 可以用标准 SQL 语法做图模式匹配。作者原本预期讨论会只有十几人，结果超过 ...
来源：postgr.es
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Christophe Pettus 正在逐个拆解主流托管 PostgreSQL 服务——RDS、Aurora、Cloud SQL 之后，第四站落在了 Google AlloyDB。它和 Aurora 的架构思路相似（分布式存储层替代本地磁盘），但实现路径和运营细节差异足够大，不能简单当作"GCP 版 Aurora"来用。 AlloyDB 的核心设计：P...
来源：aws.amazon.com
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把一个"让 AI 帮我查资料、整理摘要"的想法落地，听起来简单——调几个 API、拼几段 prompt 就行。但真正动手时你会发现：多轮对话的状态管理、工具调用的编排、错误重试、上下文窗口控制……每一项都能把一个周末项目拖成几个月的工程。Strands 的思路是：把这些重复的基建工作收进框架层，让开发者把精力放在"我的助手要做什么"而不是"怎么把 AP...
来源：postgr.es
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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...
来源：realpython.com
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大模型能写代码、能聊天，但一到"查公司内部数据库""读项目私有文档"就卡壳——它根本看不到你的数据。MCP（Model Context Protocol）就是解决这个断层的协议：你写一个 MCP Server，把数据暴露成 工具、资源、提示词 三类能力，AI 客户端（Cursor、Claude Desktop 等）就能像调用本地函数一样直接操作你的数据...
来源：pytorch.org
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大模型推理和训练的算力瓶颈，很大一部分卡在 self-attention 的 O(n²) 复杂度上。块对角稀疏（block-diagonal sparse）注意力是一种实用的压缩策略——只在固定大小的对角块内计算注意力，其余位置直接跳过。问题在于：现有内核多为通用稀疏注意力设计，没有针对固定块模式做编译期优化，更没有利用新一代 GPU 的硬件特性。 M...
来源：realpython.com
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学完爬虫基础后做总结测验，最容易暴露的不是"忘了某个 API"，而是"遇到真实场景不知道该选哪个工具"。Requests、Beautiful Soup、Scrapy、Selenium 各有明确的主场，混用或错用会让简单任务变复杂、复杂任务变失控。这篇文章用可运行的代码把四件套的核心用法和适用边界串一遍，当作你测验前的最后一轮实操复习。 Requests...