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平台工程

Cloudflare Wallets:让 AI Agent 在安全边界内自主付款

来源: blog.cloudflare.com 36
AI Agent 正从“调用工具”走向“独立完成交易”。Cloudflare Wallets 面向这一变化,为 Agent 提供原生支付能力与可验证身份,并通过 x402 协议支持按需购买 API 和内容。真正值得关注的不是 Agent 多了一个钱包,而是支付、身份和安全策略可以进入同一套可编程执行流程。 传统付费 API 往往要求开发者先注册账户、绑...

在 Cloudflare 上构建面向百万仓库的可定制 CI/CD 平台

来源: blog.cloudflare.com 43
当 CI/CD 平台需要服务数百万个代码仓库时,问题不只是“如何执行一条构建命令”。平台还必须处理任务隔离、构建产物、失败重试、权限边界、流程定制,以及不同团队对流水线的差异化需求。将复杂 YAML 配置拆成 TypeScript 工作流步骤,再结合 Cloudflare Workflows、Artifacts 和 CI SDK,可以把流水线从静态配置...

让 AI 按工程规范工作:从 RFC 到 Cloudflare Codex 的实践思路

来源: blog.cloudflare.com 31
当 AI 代理参与写代码、修改规格说明,甚至整理事故报告时,真正困难的问题通常不是“它能不能生成代码”,而是“它是否始终遵守团队的工程标准”。Cloudflare 的做法是建立一个由结构化工程规范组成的 Cloudflare Codex,再让 AI 代理在开发生命周期中消费这些规范,并通过代理审查自动检查一致性。 这种思路的关键,不是把一份长篇指南丢给...

Cloudflare Agents:把分散的 Agent 会话放进一个可观测工作台

来源: blog.cloudflare.com 31
当 Agent 从单次调用进入真实生产环境,问题很快会从“模型能不能回答”变成“成千上万个会话运行得怎么样”。Cloudflare Agents 的核心价值,是把已经部署的 Agent 会话集中到一个统一体验中,帮助开发者查看关键运行信息,并理解 Agent 在规模化运行时的表现。 开发阶段,工程师通常盯着一次请求:输入是什么、Agent 调用了什么工...

让 Coding Agent 直接定位本地 Workers 请求故障

来源: blog.cloudflare.com 39
当 Workers 的问题只在本地请求中出现时,过去通常需要反复添加日志、重现请求,再人工拼出执行路径。现在, 会为每个本地请求生成结构化 trace,Coding Agent 可以通过单个 API 查询失败位置和原因,不必先部署到远端环境。 结构化 trace 的价值不只是输出更多日志,而是把一次请求整理成可以被工具消费的数据。Agent 可以围绕请...

用隔离式 AI 子代理构建软件工厂:让 Astro 的 GitHub Issue 大幅归零

来源: blog.cloudflare.com 39
当一个开源项目积累了大量 GitHub Issue,真正消耗维护者时间的往往不是写补丁,而是确认问题能否复现、判断报告是否完整,以及验证修复是否真的有效。Astro 的维护实践给出了一个值得借鉴的方向:把人工 Issue 验证拆成多个运行在 GitHub Actions 中的隔离式 AI 子代理,让它们负责复现 Bug、检查补丁并生成预览版本。 根据文...

为什么 AI Agent 需要一台“电脑”,而不只是一个容器

来源: blog.cloudflare.com 24
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...

用 Cloudflare Billable Usage API 把成本数据接入 FinOps 流水线

来源: blog.cloudflare.com 44
Cloudflare 推出的 Billable Usage API,为账户提供了统一的可计费用量查询入口。开发者和 FinOps 团队不再需要分别处理各个自助服务产品的成本数据,而是可以通过单一端点,把 Cloudflare 的支出与其他云平台账单放进同一套采集、分析和告警流程。 这项能力的关键不只是“能查账单”,而是接口围绕 FOCUS 规范构建。对...

规模化部署 Kimi 与 GLM:压缩显存、提升吞吐并守住完整性

来源: blog.cloudflare.com 31
规模化推理 Kimi、GLM 这类前沿模型时,GPU 算力并不是唯一瓶颈。模型权重会长期占据显存,KV Cache 则随着上下文长度和并发请求持续膨胀。要让服务跑得更快、更便宜,同时避免压缩产物损坏或被替换,需要把 KV Cache 量化、权重压缩和完整性检查设计成一条完整的部署链路。 自回归模型生成每个 token 时,都需要复用前文的 Key 和 ...