2026-05-14
来源：openai.com
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过去用编码代理，你得坐在电脑前盯着终端，生怕它跑偏。现在 OpenAI 把 Codex 搬进了 ChatGPT 移动端——你可以在地铁上用手机发起任务，在咖啡馆里审批执行结果，回到办公室再在桌面端继续推进。同一个任务，多端同步，实时掌控。 Codex 的核心思路没变：你给出指令，它在沙盒环境里读代码、写代码、跑测试，每一步都等你确认。变化在于入口——C...
2026-05-14
来源：realpython.com
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AI 代码编辑器已经从"偶尔补全一行"进化到"替你改整个项目"。Cursor 和 Windsurf 是目前 Python 圈讨论最多的两个选手——前者基于 VS Code 分叉、走"深度集成 Copilot"路线，后者同样 VS Code 底层、主打"Agentic Flow"多步自主编辑。选哪个不是信仰问题，而是你的 Python 工作流到底需要什么...
去年 12 月中旬，KubeStellar Console 从零开始搭建——这是一个面向 Kubernetes 多集群管理的仪表盘项目，托管在 CNCF Sandbox 里的 KubeStellar 之下，后端用 Go 写。项目起步阶段人手有限，却要在短时间内交付可用的控制面。团队做了一个大胆的决定：让 AI Agent 不只是"辅助工具"，而是直接以...
2026-05-14
来源：infoq.com
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Pinterest 的机器学习训练任务在 PinCompute（基于 Kubernetes 的内部平台）上频繁出现性能抖动——训练跑着跑着就慢了，吞吐量忽高忽低，却找不到明显的业务代码问题。最终，工程师把根因锁定在一个根本没在用的 Amazon ECS Agent：它悄悄制造了 memory cgroup 泄漏，导致 CPU 调度出现饥饿。禁用该 Ag...
2026-05-14
来源：oschina.net
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做 AI Agent 的人大概都踩过同一个坑——对话越长，Agent 越蠢。不是模型能力不行，是上下文窗口塞满了碎片信息，关键指令被淹没，历史经验每次都要从头再来。腾讯云数据库团队刚开源的 TencentDB Agent Memory，瞄准的就是这个问题：用分层记忆 + 符号化存储，让 Agent 在超长任务中保持清醒，在跨会话场景里复用经验。 项目采...
2026-05-14
来源：oschina.net
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2010 年前后，整个行业达成了一个共识：计算无状态，状态归数据库。应用服务器随便加，负载均衡器随便转发，请求落到哪台机器都一样——因为真相只存在于数据库里。这套范式统治了二十年，Kubernetes、微服务、Serverless 全是它的产物。 但当你把一个 LLM 接进系统，这根支柱开始晃了。 云原生的核心等式很简单： 想扩容？垂直升级数据库（换更...
2026-05-14
来源：openai.com
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让 AI 编程代理在你机器上跑代码，听起来既兴奋又危险——兴奋的是效率飞跃，危险的是它可能删文件、扫网络、甚至执行恶意指令。OpenAI 在把 Codex 推向 Windows 时，直面了这个核心矛盾：既要给代理足够的操作空间完成真实开发任务，又要把它的破坏半径锁在可控范围内。这篇文章拆解他们如何用沙箱架构平衡这对矛盾，并给出你可以直接拿来用的隔离方案...
2026-05-14
来源：openai.com
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过去，AI 安全机制更像一个逐句审查的安检员——每条消息独立判断，只看当前输入是否触碰红线。问题在于：真正高风险的对话往往不是一句话暴露的，而是在多轮交互中逐步浮现。一次"我最近很累"不算危险信号，但如果后续出现"没人会在意我消失"再叠加"有什么方法可以一了百了"，风险轮廓就完全不同了。ChatGPT 近期的安全更新正是针对这个盲区：让模型在敏感场景中...
2026-05-14
来源：kubernetes.io
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AI/ML 训练和批处理任务有一个共同诉求：要么所有 Pod 同时跑起来，要么谁也别跑。Kubernetes 一直按 Pod 逐个调度，遇到这种"全有或全无"的场景就容易卡死——3 个 Pod 占了资源，第 4 个没位置，前 3 个白占着等，别人也用不上。v1.35 引入了 Workload API 和初步的 gang scheduling，但把运行状...
2026-05-14
来源：aws.amazon.com
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当企业从"试用一个聊天机器人"走向"部署几十个协作代理"，安全问题的性质就变了。单个 LLM 调用泄露一段提示词，影响有限；但一群 MCP 工具服务器和 A2A 互联代理如果缺乏管控，一次越权调用就能横向扩散到整个业务流程。Cisco 与 AWS 的联合方案正是瞄准这个阶段——代理规模化部署时的可见性缺失、安全瓶颈和合规风险。 MCP（Model Co...