TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #edgecomputing

当前筛选 #edgecomputing清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7125 · 25.03.2026 г., 03:48

☁️ Cloudflare 发布 Dynamic Workers:基于 Isolate 的 AI Agent 沙盒,比容器快 100 倍 Cloudflare 于 3 月 24 日宣布 Dynamic Worker Loader API 进入公开 Beta,面向所有付费 Workers 用户开放。该功能基于 V8 Isolate(而非 Linux 容器)为 AI Agent 提供运行时沙盒,启动时间仅需几毫秒、内存占用仅几 MB,比传统容器快约 100 倍、内存效率高 10-100 倍。 📎 关键数据 - 启动速度:几毫秒(容器需数百毫秒) - 内存占用:几 MB(容器需数百 MB) - 无并发限制:支持百万级 RPS,每个请求独立加载沙盒 - 零额外延迟:Dynamic Worker 与创建者运行在同一机器甚至同一线程 - 覆盖 Cloudflare 全球数百个数据中心 - 定价:$0.002/唯一 Worker/天(Beta 期间免费) ⚙️ 核心能力 - Code Mode 理念:Agent 通过编写 TypeScript 代码调用 API,而非逐个工具调用,token 用量降低 81% - TypeScript 接口优于 OpenAPI:相比冗长的 OpenAPI spec,TypeScript 接口 token 更少、更易理解 - HTTP 过滤与凭证注入:可拦截/改写 Agent 的 HTTP 请求,自动注入认证密钥,Agent 永远不接触明文凭证 - 配套库:@cloudflare/codemode(沙盒执行 SDK)、@cloudflare/worker-bundler(npm 依赖打包)、@cloudflare/shell(虚拟文件系统 + 事务性批量操作) - 安全:近十年 Isolate 安全经验,自动部署 V8 安全补丁(速度快于 Chrome),多层防御含 MPK 硬件特性和 Spectre 防护 🔙 背景信息 - 2025 年 9 月 Cloudflare 提出 Code Mode 概念,首次发布 Dynamic Worker Loader 实验性 API - Cloudflare MCP Server 基于 Code Mode 构建,仅用 2 个工具和不到 1,000 token 暴露整个 Cloudflare API - 2026-03-19 Cloudflare Workers AI 开始支持大模型推理(首发 Kimi K2.5),补齐 Agent 基础设施最后一块拼图 - Cloudflare 近年持续构建 Agent 基础设施:Durable Objects(状态持久化)、Workflows(长任务编排)、Agents SDK、Sandbox 容器 ⚔️ 竞品对比 - 容器方案(E2B、Modal、[Fly.io](http://Fly.io)):启动慢(数百毫秒)、内存重(数百 MB)、有全局并发限制,适合需要完整 OS 环境的场景 - Cloudflare 自家容器运行时 + Sandbox SDK:仍可用于需要非 JS 环境的场景,Dynamic Workers 定位更轻量 - Deno Deploy / Val Town:类似 Isolate 模型但无专门为 AI Agent 沙盒优化的 API 和工具链 🔗 来源:https://blog.cloudflare.com/dynamic-workers/ #Cloudflare#AI#AIAgent#Serverless#沙盒#EdgeComputing