2026年2月，AI社交网络Moltbook因严重安全漏洞导致150万API密钥泄露。事故根源在于AI生成的代码直接在前端暴露数据库访问密钥，且缺乏行级安全(RLS)防护。本文深入分析该事故的技术原因，指出仅靠RLS无法解决高并发场景下的性能问题，并提出三层防御架构方案：1)使用七牛云Kodo实现存算分离；2)通过Pandora日志进行实时行为分析；3)采用中间件隔离数据库。实测显示优化后系统QP

2月6日凌晨，AI 圈被两枚“核弹”同时击中：Anthropic 发布了 Claude Opus 4.6，OpenAI 紧随其后推出了 GPT-5.3-Codex。作为一名彻夜守在终端前的架构师，我关注的不是它们宣称的“吊打全场”，而是文档角落里那个令人不安的测试项——MRCR（多轮上下文检索）。： 通过将大量的简单逻辑路由给 DeepSeek 或 GPT-5.3，只让昂贵的 Opus 4.6 处

本文对比了轻量应用服务器(LAS)与云服务器(ECS)的核心差异，为不同需求的用户提供选购指南。轻量服务器采用套餐制，适合新手和个人开发者，提供开箱即用的简便体验，但扩展性和灵活性有限；ECS则采用组件制，支持高度自定义配置，适合企业级应用和专业开发者。决策时需考虑业务规模、技术能力、预算和扩展需求等因素。轻量服务器适合简单应用和固定预算场景，ECS则更适合需要高弹性、高可用性和复杂网络配置的企业

在 AI 辅助编程进入 Agent（智能体）时代的当下，开发者不仅需要“代码补全”，更需要能够执行终端命令、管理依赖的“全能助手”。如上表所示，通过自定义 API Base URL 将请求转发至七牛云的稳定节点，不仅解决了物理距离导致的延迟，还通过链路优选规避了公共互联网的抖动风险。通过环境变量实现了无感启动，通过 Router 保证了 99.9% 的连接稳定性，再配合自定义的 Skills 系统

摘要： 阿里开源Qwen3-Coder-Next（80B参数/3B激活）通过稀疏MoE路由与混合注意力机制，显著优化了Agent执行链延迟问题。实测显示，该架构在SWE-Bench保持70%+解决率的同时，将CI/CD流水线的Bug修复耗时压缩90%。其设计特点包括显存占用高但计算量低，适合云端部署。结合DeepSeek-R1的“双脑协作”架构（规划+执行），实现高效代码生成与修复，Token成本

当一个 Agent 需要执行 思考 -> 规划 -> 写代码 -> 运行 -> 修复 的长链条任务时，如果基座模型的生成速度只有 30-50 TPS (Tokens Per Second)，用户需要盯着屏幕发呆 1 分钟才能看到结果。不仅是因为它复现了 350 TPS 的满血性能，更因为它支持 OpenAI SDK 零成本迁移，对于急需验证业务的团队来说，时间就是一切。： 模型内部集成了大量“专家

摘要： 2026年2月，某公司接入开源大模型DeepSeek-R2后，因代码逻辑Bug导致两个AI Agent陷入死循环对话，4小时内产生$28,000的AWS账单。事故暴露了传统限流无法应对AI时代Token消耗的问题。 解决方案： 架构重构：用Go+Redis Lua重写网关，实现基于Token消耗的实时熔断机制，支持预算预检和流式阻断。 服务迁移：从AWS转向七牛云MaaS，利用其原生预算硬

昨天 GitHub 上的热门项目 Clawdbot 被曝出会在 ~/.clawdbot/memory.md 中明文记录所有的上下文，包括用户输入的 AWS_SECRET_KEY 和 sk- 开头的模型 API Key。进行代码生成的开发者来说，卸载是不可能的——MiniMax 的 MoE 架构（200B参数）在 Coding 任务上的表现目前无可替代，且价格仅为 $0.27/M Tokens。首先

最要命的是，Agent 生成的 JSON 字段是不确定的（Schema-less）。Pandora 的核心优势在于它不需要预定义 Schema，能直接吞吐任意格式的 JSON 数据，并且支持类似 SQL 的查询语法。要监控 Agent，不能侵入业务主逻辑。最近我们在生产环境就遇到过一个事故：一个负责清理临时文件的 Agent，因为正则匹配错误，在服务器上空转了 4 个小时，消耗了 200 万 To

摘要： 双11进入第17年，电商行业从流量争夺转向效率提升。淘宝通过AI重构"人、货、场"核心要素：利用生成式AI将20亿商品信息结构化；升级搜索推荐系统，实现意图理解和场景化分发，点击量提升10%；推出"AI万能搜"等工具赋能消费者，提供200万份定制清单；为商家提供智能客服等AI支持，平均节省30%工作量。这场由数据重构到场景智能化的系统性变革，标志着A