来源: kubernetes.io
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从 Kubernetes Dashboard 切换到 Headlamp，并不只是替换一个 Web 界面。真正变化的是访问模型：Dashboard 通常随集群部署，用户粘贴 ServiceAccount Token 登录；Headlamp 则更像带图形界面的 Kubernetes 客户端，可以在桌面端复用 kubeconfig，也可以部署到集群内并接入 ...
来源: aws.amazon.com
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Bluesight 的实践展示了一条典型但并不轻松的企业 AI 演进路径：团队没有停留在单一产品中的 AI 原型，而是借助两次 AWS 合作和 Amazon Bedrock AgentCore，将能力扩展为统一的智能体方案 Prism，覆盖六款医疗合规产品。面向 ControlCheck 的 Prism Assistant 已于 2026 年 5 月发...
来源: aws.amazon.com
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多租户智能体一旦开始调用企业 API，仅验证“请求来自某个已登录用户”就不够了。系统还需要回答三个问题：用户属于哪个租户、智能体是否可以代表该用户调用目标服务，以及这枚令牌是否只能交给指定 API 使用。 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 的 on-behalf-of（OBO，代表用户）令牌交换把这些问题落到可执行的授权...
来源: cloud.google.com
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汽车软件架构正在从“每个 ECU 各管一摊”转向可发现、可组合、可持续演进的服务体系。AAOS SDV 负责把车内非安全关键能力抽象为服务，Nexus SDV 连接车辆与云端，Bigtable 承接高频遥测，Gemini 与 Agent Development Kit（ADK）则把数据分析推进到推理和行动阶段。真正的变化不只是车辆联网，而是让车辆成为能...
来源: cloud.google.com
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AI 供应链管理有一个长期盲区：构建系统知道团队计划部署什么，安全平台却未必知道集群此刻真正运行着什么。开发者直接部署的 vLLM、Triton、LangChain 或向量数据库，可能没有登记到资产台账，也可能绕过只扫描制品仓库的传统工具。 开源的 k8s-aibom 试图补上运行时这一层。它以非特权 Kubernetes 控制器运行，通过观察集群 A...
来源: cloud.google.com
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2026 年公共部门面临的安全问题，已经不再是如何守住一条清晰的网络边界，而是如何保护身份、终端、SaaS 集成、虚拟化管理面和运维人员之间不断变化的信任关系。基于 Mandiant 在 2025 年超过 50 万小时的一线事件调查，最新报告给出了一个尤其严峻的数字：初始访问经纪人建立立足点后，向勒索软件操作者交接的中位时间只有 22 秒。 这意味着，...
来源: infoq.com
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对话式购物助手很容易做出一个演示：把商品列表塞进提示词，再让大模型生成推荐。但进入真实交易链路后，价格是否仍然有效、商品能否配送、用户是否过敏、购物车里已有何物，都不能靠模型猜测。 DoorDash 在介绍 Ask DoorDash 时，强调的正是这种工程边界：LLM 负责理解和表达，专用 AI Agent 负责拆解任务，MCP 工具连接实时后端，智能...
来源: infoq.com
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一个购物助手能说出流畅的话，并不等于它能把商品选对、库存查准、购物车改对。DoorDash 介绍的 Ask DoorDash 把大模型放在系统的一部分，而不是让它独自承担整个购物流程：LLM 负责理解与表达，专用 AI Agent 负责拆解任务，MCP 工具连接业务能力，智能层则结合持久化消费者记忆和实时后端数据作出决策。 这种设计带来的价值最终落在业...
来源: realpython.com
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普通的 LLM 调用通常是一条直线：输入提示词，等待模型返回结果，然后结束。但研究、审核、工具调用和多智能体协作往往不是线性流程。任务可能需要反复修改，也可能根据中间结果切换执行路径，还要在多次调用之间保存进度。LangGraph 的核心价值，就是把这类工作流表达成一张包含状态、节点、边和循环的图。 在 LangGraph 中，可以把一次智能体运行理解...
来源: blog.cloudflare.com
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传统 Bot 管理经常围绕单次请求做判断：检查 IP、请求头、速率或某个挑战是否通过。Precursor 引入了另一种观察尺度，把客户端在完整用户旅程中的持续行为汇总为会话级检测信号，用来识别更高级的自动化，同时减少对正常用户的打扰。 单个 HTTP 请求提供的上下文很有限。一个自动化客户端可以模仿浏览器请求头、控制访问频率，甚至执行 JavaScri...