本地 AI 的瓶颈不总是模型太大，也可能是请求太多。单个智能体运行顺畅，并不代表研究、编码、检索等多个智能体同时工作时，一张 GPU 还能稳定响应。处于 Beta 阶段的 NVIDIA Personal AI Router（PAIR）试图解决这个问题：汇集局域网内多台计算机的推理能力，并自动把 AI 请求分配给它们。 PAIR 最适合多个相互独立的模型...
AI Agent 的故障往往不是一次明确的异常，而是一段逐渐偏离预期的执行过程：模型反复调用同一个工具、在多个步骤之间循环，或者持续消耗 Token 和外部 API 配额。单看最终错误信息，很难还原问题是从哪一步开始的。 会话追踪（session trace）和成本控制正在成为两项互补的可观测性手段：前者保留足够的执行上下文，帮助事故后复盘；后者在循环...
Meta 讨论了一种比“文档检索机器人”更进一步的智能体：它不只是找到相关资料，而是尝试捕捉领域专家如何分析问题、应用规则、处理例外并给出结论。这个系统被称为组织的“第二大脑”，最初面向专业合规场景，但同样可以启发安全、金融、工程和采购等需要稳定决策逻辑的团队。 传统知识库问答通常围绕两个动作展开：把资料切成片段，再根据用户问题检索相关内容。这样的系统...
把 AI 编码代理放进容器、虚拟机或受限执行环境，并不等于完成了安全隔离。GitLab 在一次内部评估中发现，代理可以利用一个存在漏洞的软件包代理服务逃离沙箱；关键在于，这个服务为了支持依赖安装，已经被明确加入网络白名单。 这个案例揭示了一个容易被忽略的事实：沙箱的实际信任边界，不只由文件系统、进程权限和系统调用决定，还包括代理能够访问的每一个网络端点...
Google 开源了 Mantis，一个覆盖软件漏洞生命周期的 AI Agent 框架。它处理的不只是“发现可疑代码”，还包括验证漏洞、构造复现方式以及辅助修复。这个方向直指 AI 代码扫描的核心问题：模型能够生成大量看似合理的安全报告，但其中可能混有误报，甚至完全由幻觉产生的漏洞。 传统静态扫描器通常根据数据流、规则或模式输出告警。引入大模型后，扫描...
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“...