演示：运用eBPF技术让您的人工智能系统及API焕发新的活力吧 🪄
Dan Finneran探讨了在生产环境中使用未被妥善管理的AI生成代码所带来的风险，并展示了如何利用eBPF技术在Kubernetes中拦截并控制与AI相关的API流量。他解释了如何通过内核级别的套接字钩子来实现对输入内容的过滤、模型切换、令牌限制以及系统调用的管控，从而在无需修改应用程序的源代码或重新启动容器的情况下保障AI系统的安全性。 作者：Dan Finneran
Dan Finneran探讨了在生产环境中使用未被妥善管理的AI生成代码所带来的风险，并展示了如何利用eBPF技术在Kubernetes中拦截并控制与AI相关的API流量。他解释了如何通过内核级别的套接字钩子来实现对输入内容的过滤、模型切换、令牌限制以及系统调用的管控，从而在无需修改应用程序的源代码或重新启动容器的情况下保障AI系统的安全性。
作者：Dan Finneran相关文章
如何使用ROS 2和YOLOv11构建实时物体检测与跟踪系统
如果你曾经尝试过构建一个能够真正感知周围环境、对其进行追踪并作出相应反应的机器人系统，你就会知道：真正的难点并不在于训练检测模型，而在于如何让这个模型在真实的机器人软件系统中实时稳定地运行——尤其是在遇到硬件限制或时间调度问题时，也能保证系统的正常运作。 在这个教程中，你将使用ROS 2和YOLOv11构建一个完整的实时物体检测与追踪系统。你会学习如何将模拟器中的摄像头数据发送到ROS 2系统中，在单独的线程中运行YOLO推理算法，利用ByteTrack技术实现跨帧的多物体追踪功能，以及如何将训练好的模型导出为ONNX格式，以便在性能有限的硬件上更快地执行推理任务。 通过学习这个教程，你不仅会
阅读全文
迷你书籍：作为社会技术工艺的建筑学
架构并不是一种一旦确定就无法改变的选择；而系统的适应性则是一个会随着法规、技术以及市场环境的变化而不断变化的目标。即便是一个设计得非常合理的系统，也会随着时间的推移而不再适合当前的环境，但这并不意味着这些设计是错误的。这篇由七篇文章组成的系列文章探讨了上下文存储、网关以及拓扑结构等相关主题，将架构视为一门不断发展中的社会技术艺术——在这个过程中，开发团队会刻意地调整各种因素，以优化系统的摩擦力、适应能力以及运行效率。 InfoQ提供
阅读全文
Cloudflare利用人工智能技术，使Astro在GitHub上遇到的问题数量减少了85%。
Cloudflare、Astro、AI智能体、GitHub Actions、问题分类与处理、智能代理技术、软件架构、开源技术、开发者工具、AI自动化、自动测试、人工干预机制、代理工作流程、GitHub、软件工程、AI软件开发、错误排查、持续集成、开发者效率、自主智能体、AI编程、Cloudflare Workers、Flue、triagebot 作者：Leela Kumili
阅读全文
学习人工智能智能体的系统设计方法：构建一个可用于实际生产环境的多智能体代码审核系统
使用简单的完成提示和基础的RAG流程来构建一个基础的人工智能演示系统确实很容易，但要将这样的智能系统投入实际生产环境，就需要进行严谨的系统设计、可靠性工程分析，并确保系统具备容错能力。 我们刚刚在 freeCodeCamp.org 的YouTube频道上发布了一门全面的课程，该课程会指导你设计和实现一个可用于实际生产环境的多智能体自动化Pull Request审核系统。这门课程是由Ayush Singh制作的。 这个系统的设计理念是模仿资深工程师的人工审核流程。在這门课程中，你将学习到以下关键内容： 将复杂的人类工作流程拆解为明确的触发条件、专业领域的关注点以及可审计的结果，并为这些结果分配相
阅读全文