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LLM

Beyond Zero：把零信任推进到 AI 代理的每个动作

来源: infoq.com 37
零信任解决的是“默认不信任、持续验证”的访问问题，但自主 AI 代理把问题推向了更细的粒度：一个代理可能代表用户读取邮件、修改代码、调用支付接口，甚至连续执行数十个工具动作。Google 在 BeyondCorp 之后提出 Beyond Zero，将零信任扩展到 AI 时代，核心变化是把访问决策从“应用能不能访问”推进到“某个主体能否对某个资源执行某个...
# AI # Go # InfoQ
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Beyond Zero：面向 AI 智能体的下一代零信任安全模型

来源: infoq.com 42
零信任解决的是“每次访问都要验证”的问题，但自主 AI 智能体带来了更细的安全挑战：它可能代表用户调用多个服务、读取不同资源，并根据上下文连续执行动作。Google 在最新研究中提出 Beyond Zero，将零信任模型扩展到 AI 时代，把访问决策从应用级别推进到具体资源和具体动作。 这意味着安全策略不再只回答“这个身份能否访问这个应用”，还要回答“...
# AI # Go # InfoQ
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uniTerm v1.9：14MB 终端工具扩展 Elasticsearch、WSLC 与 Raw TCP

来源: oschina.net 39
当远程运维同时涉及 Shell、文件传输、数据库、容器和远程桌面时，工程师往往需要在多个客户端之间反复切换。uniTerm 试图把这些入口集中到一个轻量应用中：Windows 安装包仅约 14MB，并在 v1.9 中加入 Elasticsearch、WSLC 容器和 Raw TCP，将支持的协议扩展到 30 种以上，同时补充文件与监控边栏。 uniTe...
# AI # LLM # 全栈
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用 Amazon Bedrock AgentCore 构建跨文本、语音留言与实时通话的 WhatsApp 点单助手

来源: aws.amazon.com 40
WhatsApp 商业账号通常不缺消息入口，真正困难的是让文本、语音留言和实时语音通话共享同一套点单逻辑。基于 Amazon Bedrock AgentCore 与 Amazon Nova 2，可以把三个渠道统一接入一个业务代理，同时保持渠道层和订单层解耦，并通过共享记忆识别跨渠道出现的同一位顾客。 三类输入看似都来自同一个 WhatsApp 号码，处...
# AI # AWS # LLM
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Kubernetes v1.37：KubeletInUserNamespace Beta 化，Rootless 节点走向生产

来源: kubernetes.io 47
Kubernetes v1.37 将 特性门控提升到 Beta，并默认开启。这个变化不会自动把现有集群变成 rootless 集群，但它标志着 Kubernetes 节点组件以非 root 用户运行的方案已经从长期实验阶段进入更稳定的使用阶段。 Rootless 模式的核心目标很明确：即使 kubelet、CRI、OCI runtime、CNI 插件或...
# AI # Docker # Kubernetes
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给 AgentCore 记忆设定保质期：用 Step Functions 自动评分、合并与清理

来源: aws.amazon.com 40
长时间运行的 AI Agent 会不断积累用户偏好、任务结论和历史上下文。记忆越多并不等于效果越好：过时信息会干扰推理，重复事实会增加检索噪声，保留不再需要的敏感数据还会扩大合规风险。 针对 Amazon Bedrock AgentCore memory，可以把记忆治理设计成一条夜间批处理流水线：先评分，再合并，最后按策略清理。AWS Step Fun...
# AI # AWS # LLM
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用 HyperPod InstantStart 把 EKS 集群运维交给受控 AI Agent

来源: aws.amazon.com 35
HyperPod InstantStart 是一个开源控制平面，将 Amazon EKS 的 Kubernetes 编排能力与 Amazon SageMaker HyperPod 的托管能力组合起来。它解决的重点不只是“让 AI Agent 执行命令”，而是让集群初始化、容量管理、训练、推理和存储操作进入同一套受约束、可重复的执行路径，并同时提供 We...
# AI # AWS # LLM
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用 Amazon Bedrock 构建可审计、受策略约束的灾难恢复智能体

来源: aws.amazon.com 41
大规模灾难恢复的难点，不只是把流量切到备用区域，而是在高压环境下同时保证决策正确、操作可控、过程可追溯。Intuit 构建的 EWOK Agent 展示了一种实践方向：值班工程师用自然语言提出生产故障转移请求，智能体负责理解意图和协调执行，同时让每一步操作保持可审计、符合策略并具备安全边界。 这类系统的关键不是让大模型直接操作生产环境，而是把它放在受约...
# AI # AWS # LLM
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用 Antigravity CLI 批量改造 DAO：把 Spanner 双写迁移变成可验证的流水线

来源: cloud.google.com 38
数据库迁移真正棘手的部分，往往不是把历史数据复制到新库，而是在生产服务持续处理请求时，让新旧存储长期保持一致。Google 财务工程团队在迁移到 Spanner 时，需要为 30 多个 DAO 补齐转换器、双写分支、错误处理和单元测试。逐个手工修改不仅耗时，还容易在时间戳、空值和字段映射上产生细微偏差。 他们采用的办法，是先把迁移模式标准化，再通过 A...
# AI # GCP # Go
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TPU 上的 LLM 推理为何会撞墙：Gemma 3 分类与生成负载实测解析

来源: cloud.google.com 39
把大语言模型从实验环境搬到生产系统后，模型参数量并不能单独决定吞吐和成本。同一套 TPU、同一个服务框架，面对“长输入、短输出”的分类请求和“短输入、长输出”的生成请求，可能呈现完全不同的扩展曲线。 这组测试在 Google Cloud TPU v6e 上运行 Gemma 3 12B 与 27B，使用 GKE Autopilot、单主机 2×2 TPU...
# AI # GCP # Go
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