标签

LLM

为什么 AI Agent 需要一台“电脑”，而不只是一个容器

来源: blog.cloudflare.com 27
Cloudflare 推出的 指向一个正在变得清晰的运行时需求：Agent 不仅要执行一段代码，还要在低延迟任务与完整 Linux 环境之间持续切换。单独使用容器可以提供兼容性，却未必适合每次轻量调用；只使用 isolate 效率很高，但又无法覆盖系统工具、原生依赖和复杂进程。 这个运行时的核心思路，是动态协调快速、轻量的 isolate 与完整 Li...
# AI # Cloudflare # LLM
阅读全文

把 AI Agent 的每次策略判定送进 SIEM：Docker AI Governance 审计日志实战

来源: docker.com 45
AI Agent 不只会回答问题，还可能调用工具、访问数据并触发外部操作。Docker AI Governance 现在把组织内 Agent 触发的策略判定汇总成一份可搜索的审计记录，并将这些记录发送到安全团队已有的 SIEM。这样，团队既能说明 Agent 做了什么，也能证明策略拦截了什么。 传统应用日志通常记录 HTTP 状态码、异常堆栈和用户操作...
# AI # Docker # Go
阅读全文

Workers RPC 打通 Python 与 JavaScript：跨语言直接调用活对象

来源: blog.cloudflare.com 56
Workers RPC 的边界已经从同语言调用扩展到 Python 与 JavaScript 之间。一个编码代理可以实现 Python Worker，另一个负责 JavaScript Worker；运行时不仅能让两端调用方法，还能传递活对象引用，而不必先设计 HTTP API、维护 Schema 或编写序列化代码。 这项变化的重点不只是“少写几个接口”...
# AI # Cloudflare # Java
阅读全文

把 Agent Skill 当成产品：Google 如何构建、评测并规模化治理智能体技能

来源: cloud.google.com 36
AI 编码智能体的能力上限，不只由模型决定，还取决于它拿到了什么指令、上下文和工具。Google Agent Skills 的核心思路，是把 Google Cloud 等领域知识编码成结构化、开源、可被智能体读取的操作说明，让智能体减少幻觉、遵循最佳实践，并更稳定地完成真实任务。 真正困难的部分并不是写出第一批 Skill，而是在越来越多团队参与后，仍...
# AI # GCP # Go
阅读全文

AgentDesk v1.6.3：用 Agent First 架构串起客服、人工接管与工单

来源: oschina.net 44
客服 Agent 真正困难的部分，不是生成一句流畅回答，而是判断何时检索知识库、何时继续追问、何时转给人工，以及如何把整个过程沉淀为可追溯的工单。AgentDesk v1.6.3 将运行时升级为 Agent First 架构，试图用统一的自主循环和上下文评估，把在线咨询、知识库问答、人工接管与工单处理放进同一条业务链路。 传统客服机器人通常按固定流程工...
# AI # LLM # 全栈
阅读全文