Storage Agent Family: Agent 时代,重构云存储的“人机交互”
系列定位:本文是《从 Data Lake 到 State Lake:面向 Agent 时代的存储基础设施重构》的续篇。上一篇讲了 Agent 时代重新组织的三条存储主线:Sandbox Store、A
阅读全文系列定位:本文是《从 Data Lake 到 State Lake:面向 Agent 时代的存储基础设施重构》的续篇。上一篇讲了 Agent 时代重新组织的三条存储主线:Sandbox Store、A
阅读全文核心观点:Agent 正在把 AI 从"回答问题"推向"完成任务",存储也随之从"提供容量、承载文件"的资源层,升级为贯穿 Agent 运行、协作与持续优化的关键底座。火山引擎存储团队以 Storag
阅读全文你的销售团队是不是也这样?销售小王下午 3 点打开飞书,准备跟进 A 公司。他需要先翻两周前的群聊找客户口头提过的预算范围,再翻上周的会议纪要确认对接人换了谁,再去云文档里看产品经理写的需求分析,最后
阅读全文“我的 APP 已经通过 AI 开发好了,怎么才能快速上生产?”——这是许多 Vibe Coding 用户感受到最真实的体验断点。当 AI 把“代码生产”的时间压缩到秒级,而“结果落地”却卡在传统数据
阅读全文在刚刚结束的 2026 Force 源动力大会上,火山引擎智能视频云正式发布了 AI MediaKit CLI 与 Skill。火山引擎 AI Media Platform 产品负责人杭梦钰指出:AI
阅读全文对很多个人开发者和中小企业开发团队来说,搜索功能一开始往往只是“能搜到”:用户输入关键词,系统返回相关商品、内容或素材。但业务真正跑起来之后,一个更现实的问题会出现:同样搜索“羽绒服”,南方用户可能更
阅读全文在 AI 算力规模爆发式增长的今天,服务器固件——这个曾经隐藏在操作系统底层的"隐形基础设施"——正成为决定数据中心可靠性、安全性和运维效率的关键变量。2026 年开放计算中国峰会(OCP China
阅读全文做跨境的人,十有八九都在同一个地方栽过跟头——不是货不好,是语言这关过不去。日本客户用一长串敬语礼貌地问尺码,韩国客户甩来几句口语化的短句砍价,英语客户上来就要精确到克重的面料成分。而且每新进一个国家
阅读全文核心观点:运营和处置要更快 - Claude Mythos 第一次将 “自主发现并武器化漏洞”的能力,提升到超越人类顶尖专家的水平,将漏洞 "从公开披露到被规模化利用" 的窗口,从数月/数天压缩到数分
阅读全文今天,员工不仅会使用 ChatGPT、Claude、Cursor 等 AI 工具完成日常工作,还会借助 Coding Agent、办公 Agent 等自动完成代码编写、文档整理、数据分析等任务。越来越
阅读全文大模型持续推高内存存储需求与硬件成本,硬件成本正成为制约向量检索规模化的最大瓶颈之一;海量向量场景下,如何在固定预算内平衡“吞吐、延迟、召回率与数据导入效率”等各项性能指标成为业务扩张核心难题。火山
阅读全文当数据消费主体从 “Human + Application” 扩张至千万级 AI Agent,传统数据库的能力边界已被彻底打破——海量 AI Agent 全天候自主检索、推理、协作、调度数据,传统数据
阅读全文一、引言随着 AI Agent 技能(Skills)生态的迅速发展,社区开发者贡献的技能数量与日俱增。然而,这些技能来源多样、质量参差不齐,其安全性缺乏有效保障。攻击者可能借机发布恶意技能,对用户设备
阅读全文隔壁已经欢呼,自己的直播还在回传球——这是无数球迷在大型赛事中最怕遇到的瞬间。一、大型赛事最怕的不是卡顿,是慢那一秒进球、绝杀、点球大战,每个关键时刻都只有一次情绪爆发机会。越是热门比赛,观众越追求实
阅读全文导读:当 Agent 技术彻底跨越 Demo 玩具阶段,真正挺进千万级并发的企业级生产环境时,传统的 ReAct 架构开始暴露出节点臃肿、延迟极高、状态管理混乱的致命缺陷。本文深度拆解火山引擎 AI
阅读全文随着生成式人工智能技术的飞速发展与应用普及,AI Agent 已成为企业提升生产力、创新业务模式的关键驱动力。然而, AI Agent 在赋予企业强大能力的同时,其自主学习、决策与执行的特性也带来了前
阅读全文在今天召开的火山引擎Force原动力大会上,豆包大模型2.1正式发布,Coding和Agent场景下表现均有大幅提升。豆包视频生成模型Seedance 2.0同步升级 ,支持原生4K,Seedance
阅读全文真正让人愿意长时间看完一场球的,不只是比赛本身,而是有人一起看、一起喊、一起等那个关键时刻。不同步,是陪看体验的头号破坏者一个人看球最难受的不是错过精彩镜头,而是情绪来了却没人分享。进球想喊一嗓子,身
阅读全文1. 背景这两年随着 AI-Infra 持续升温,云上与云下的 通算与智算服务器 建设节奏明显加快:一方面,服务器数量不断增加,作为核心基础设施承载了海量的训练、推理、Agents和HPC任务;另一方
阅读全文当大模型走出概念验证,真正进入企业实际业务场景时,两个现实问题随之涌现:在面临企业专业场景时,智能体难以实现针对性的能力匹配,导致在员工看来,智能体还停留在“能看不能用、能答不能落”阶段。其次,借势过
阅读全文一场赛事真正的流量争夺,往往不只发生在直播间,也发生在赛后几分钟的短视频分发链路里。谁能更快把进球、争议判罚、庆祝名场面切出来,谁就更有机会吃到热搜红利。三分钟高光全网飞,人工剪辑为什么跑不赢热搜?进
阅读全文核心观点:当 Claude Mythos 这类前沿模型让"自主侦察—漏洞链式利用—横向移动"压缩至数小时,传统以"人 + 工具"为单位的安全运营已被结构性击穿。防守方必须同样引入 AI 能力,以智能体
阅读全文能登上 SIGMOD 这座数据库领域的 “学术高峰”,足以证明一项技术的含金量。在当下,不少技术都面临着 “学术好看、落地难产” 的现实矛盾:研究止步于理论推演,一旦走进真实业务就漏洞百出;而能扛住流
阅读全文凌晨一点,你刚和 Agent 把要设计的前端页面风格敲定——采用深色科技风格的背景,页面字体一致——然后关掉会话去睡觉。第二天一早,你重新开一个窗口,输入「帮我继续做数据看板」。然后 AI 给你吐出了
阅读全文"Agent 进入生产环境的下半场,比拼的不再只是模型,更是 Agent 与上下文之间的关系是否被系统性组织起来。ContextBucket 的使命,是让 Agent 的记忆与工作区长在同一个底座上—
阅读全文当 Agent 开始接管我们的工作流,一个全新的安全战场正在浮现——Skill。Skill 是 AI Agent 的重要能力插件,一个看似正常的 Skill,可能藏着窃取数据的恶意代码;一个绕过检测的
阅读全文今天,扣子 3.0 正式上线,扣子手机端 (iOS / Android)、电脑端(Mac OS / Windows)、网页端(coze.cn)三端全量更新。这一次,扣子带来了全新电脑端,扣子 App
阅读全文在 AI Agent 快速普及的今天,提供记忆能力已成为决定智能互动效果的核心组件之一 —— 能否记住用户偏好、延续会话逻辑、沉淀长期经验,直接影响用户的有趣度体验、智能体的执行效率和效果。这对于需要
阅读全文无论是搜索、推荐还是问答,把企业的数据资产变成可检索、可调用的智能服务,往往意味着一条漫长且高门槛的链路 —— 数据清洗、Embedding 选型、索引构建、策略配置、效果调优……每一个环节都离不开工
阅读全文