云基础设施管理太复杂?Nimbus 让 AI Agent 对话式管理 AWS/GCP
作为开发者,你有没有遇到过这样的场景:凌晨两点,线上告警响了——数据库连接池耗尽,需要扩容。你打开 AWS 控制台,点开 EC2、RDS、ElastiCache,在几十个菜单间来回切换。查了 15 分...
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你有过这种经历吗?AI 编码 Agent 需要处理一个简单的数据筛选任务——从 Google Sheet 读取数据,过滤出符合条件的行,然后计算汇总。传统工具调用模式下,Agent 先调用 getSh...
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当你的 AI Agent 需要调用内部 API、访问数据库或操作云资源时,它用的是什么身份?最常见的做法是直接塞给它一个长期有效的 API Key——人类的、服务的、甚至 root 的。但这意味着 A...
用 AI 编码 Agent 越多,问题就越从「这个 Agent 能不能完成任务」变成「我的 N 个 Agent 哪个正在等我决策」。Claude Code 开几个终端 Tab,Codex 又开几个线程...
AI 编码 Agent(Claude Code、Cursor、Codex)越来越擅长写代码,但有一个根本问题一直没解决——它们不理解你的代码架构。Agent 读的是文件,不是架构。它看到 handle...
问题:Agent 的权限太大了 你的 Claude Code 或 Codex Agent 正在自动化处理支付退款、导出客户数据、修改基础设施配置。这些操作一旦出错,后果可能是真实的资金损失或数据泄露。...
MCP(Model Context Protocol)让 AI 编码 Agent 能够调用文件系统、数据库、API 等外部工具,极大扩展了 Agent 的能力边界。但这也带来了一个严峻的安全问题:Ag...
传统的 AI Agent 架构大多是「对话循环」模式:用户输入 → LLM 推理 → 工具调用 → LLM 输出,整个过程被一个中心化的 chat loop 驱动。这种模式对聊天场景很自然,但当 Ag...
用 Claude Code 写了一个完整的 Next.js 应用,上线前你只有一个问题:这个代码里有没有安全漏洞? 传统做法是上商业 SAST 工具、配置 DAST 扫描器、再请安全团队做人工审查——...