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Source channel @olddriverGDstudy · Post #49 · Mar 24

江湖舔狗传 江湖者,江湖也! 各兄弟五湖四海汇聚一堂,为的是个情字,讲的是个义字,说的是个道理。 江湖上无数前辈好汉,忍饥挨饿,夜以继日,通宵达旦,上下求索,陷过无数的坑,踏破无数双鞋换得了有限的几个极品资源,未曾敢占为己有,而是毫无保留,无私公布奉献。 这一切为什么?为的是天下草根、屌丝们,不受仙人跳之苦,不遭各种骗费之难,不枉花了辛苦搬砖的银两盘缠,这是多么高尚的精神,多么高贵的品质啊! 江湖就是江湖,林子大了什么鸟儿都有,舔狗们也像病毒般出没,为害人间。这些禽兽毫无尊严、毫无底线,从溜须拍马、到阿谀奉承,从冷屁股到甜盘子全方位无死角。 舔狗,做着劝婊子从良的梦,抱着救风尘女子出火坑的“崇高”的性幻想,岂不知自己已是婊子口中的笑话! 江湖有江湖的规矩,江湖有江湖的原则,江湖有江湖的风貌,江湖有江湖的脾气。 我知舔狗是死不光的,这一车死光了,下一车还在路上。 但舔狗永远不过是个道具而已,又何必自作多情。 舔狗,你听,电话声已响起,你的钟到了!闭上臭嘴,滚出去把门关上! 作者:41秒哥 标签:#语录

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AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7125 · 03/25/2026, 03:48 AM

☁️ 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