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搜索[手游加固],共7862篇文章
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用 PHP 手搓 WHIP/WHEP:一个无扩展依赖的 WebRTC 直播方案

一个基于 PHP >= 7.3.9 原生 socket 实现的轻量级 WebRTC SFU(Selective Forwarding Unit)服务器。采用单进程异步事件循环,内置 WebSocket 信令、STUN、DTLS、SCTP(DataChannel)和 SRTP 音视频转发;不依赖第三方 Composer 运行时包。支持通过事件回调无侵入扩展业务逻辑,无需修改 SDK 核心代码即可实现多房间、鉴权、计费、聊天广播、自定义信令等能力。

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用且慢 MCP 手搓你的专属金融 AI 智能体

AI变革的浪潮汹涌而至!当下 MCP协议(全称:模型上下文协议)正在席卷全球,这一浪潮必将彻底改变AI大模型的应用方式。不仅Open AI、谷歌、微软等科技巨头都在加速布局MCP生态,而且阿里云、腾讯云、百度等国内大厂也纷纷入局。MCP的核心价值在于统一标准,它给AI大模型应用搭建了一套标准的“接口”和“工具箱”,可以让不同的“工具”能够更高效、更便捷地与大模型协同工作。 就在这个关键时刻,盈米基金再次走在了行业前沿! 盈米基金在4月8日重磅推出了业界首个聚焦金融、财富管理领域的盈米且慢MCP Server(以下简称:且慢MCP),并开放试用服务,获得了超过100名机构用户及个人用户的积极响应。 经过两周的用户体验反馈与工具打磨,且慢MCP在4月25日上线「正式版AI金融工具包」,提供首批29个专业金融工具(后续还将持续推出更多实用工具),并在阿里云百炼平台进行同步首发。作为平台的首个金融服务MCP,该服务开放给所有机构和用户免费调用,助力行业伙伴和投资者更高效搭建自己的金融服务智能体。 图|且慢MCP在阿里云百炼平台上线 在使用金融大模型的应用中有哪些痛点? 目前我们在使用金融大模型的应用中,存在非常多的挑战,其中最常见的是: ● 数据“不干净”?底层金融数据的结构性缺失,数据“张冠李戴”,甚至会让模型“不专业”,服务变得不可靠,使用户的体验自然大打折扣。 ● 表现“不稳定”? 面对复杂多变的金融市场环境,大模型有时会“犯迷糊”,难以给出持续稳定的专业输出。 ● 容易“胡说八道”? 大模型可能会产生“幻觉”,生成与事实不符的错误信息,误导投资决策。 ● 反应“慢半拍”? 金融市场瞬息万变,大模型缺乏对市场时效性的准确把握,难以及时适应快速变化的金融市场动态和趋势。 ● 专业知识“不够硬”? 金融领域有大量的专业术语和知识,如果大模型理解不深,就难以提供具有专业水准的分析和建议。 五大核心AI能力,帮你解决痛点! 为解决以上这些问题,此次上线阿里云百炼平台,且慢MCP将为大家带来五大核心AI能力: ● 金融数据 Server 整合了盈米自身丰富的财富管理数据体系,为金融大模型提供准确、及时的数据基础。 ● 投顾内容 Server 盈米研究院的专业市场分析以及盈米且慢平台的优质投教资源。 ● 投研服务 Server 各类资产研究、投研观点、产品对比分析与基金组合模拟测算等。 ● 投顾服务 Server 提供资金规划与资产配置引擎、持仓诊断与优化模型等。 ● 通用服务 Server 提供生成PDF报告、金融图表数据可视化工具等。 基于以上5大AI能力的支持,金融大模型可以调用且慢MCP来获取实时准确的金融数据,避免大模型幻觉;整合金融专业人士的最新观点与总结资讯,从而提升信息的服务质量;调用专业的投顾测算工具与各类资产分析能力,构建自身金融服务能力;此外,在完成MCP的配置后,后续的工具和服务能力还会自动迭代升级,从而让你持续获得最新的金融工具服务包。 只需要一次接入且慢 MCP,智能体搭建就能用,而且使用超便捷!那么问题来了,该如何接入且慢MCP来搭建一个自己专属定制的金融智能体呢? 简单5步!助你轻松搭建专属金融智能体 无论你使用的是本地部署的大模型,还是像阿里云百炼、扣子、Dify、Cursor、CherryStudio这样的第三方平台,只需要简单的配置,无需管理资源、开发部署和工程运维,就能快速构建出高质量的专属MCP Agent。我们目前提供了MCP和OpenAPI两种接入方式,你可以根据自己的需求选择。 下面,我们以阿里云百炼平台为例,只需要通过简单5步就能接入且慢MCP,轻松构建专属的投顾智能体: 1、选择一个支持MCP的AI平台:阿里云百炼 登陆访问阿里云百炼平台的MCP服务专区,点击【且慢MCP】 2、获取且慢MCP的专属 API Key,并在百炼输入后立即确认开通。 注:访问且慢MCP官网,可快速申请并免费获取API Key: 点击阅读原文或直接复制到浏览器打开👇 https://qieman.com/mcp/landing 且慢MCP服务的APIKey,只需要申请一次,后续便能在所有支持MCP服务的AI应用、Agent平台接入使用最新的且慢MCP金融工具包。 3、创建智能体应用。在平台快速创建一个自己的专属AI应用(Agent),并添加已开通的且慢MCP工具。 4、选择合适的AI模型,(可选)根据自身需求场景进行简单的prompt编排。 这里选择你要用的AI大模型(为了提升大模型自主调用工具来提供服务的全流程体验,我们推荐使用:通义千问- MAX 或 通义千问-Plus),提示词部分可以根据自己的需求设计填写。 5、输入提问,开始使用这些强大的“工具”!你还可以根据自己的需求,自由组合和调整参数,打造独一无二的智能解决方案。 除阿里云百炼外,且慢MCP还支持 Cursor、Dify 、扣子等主流 AI 平台,实现 “一处接入,多端复用”。其它平台接入方式和操作指南,可在这里获取。直接复制到浏览器打开👇 https://qieman.com/mcp/how-to-use 带你玩转且慢MCP! 下面让我们一起来看看如何玩转且慢MCP,假设你设计了一个投资规划智能体,你可以参考下面这样直接提问。 提问:我现在手边有十万闲钱,给我个三年可以有10%收益的投资方案。 效果如何呢?我们来看一下: (注意:以下仅作为用户操作调用且慢MCP的场景范例,非正式官方服务。问答内容由AI大模型生成,请自行甄别。) 基于且慢MCP提供的专业工具,AI能快速根据用户提供的关键参数了解需求,制定规划方案,包括资产配置类型和比例、收益模拟分析、资产配置方案、测算收益可视化展示和具体的选品细节说明,并生成一份清晰、可操作的投资规划方案书(PDF格式),让你告别繁琐的信息收集和数据对比,让投资决策变得轻松高效。在整个运行过程中,AI大模型能够自主判断并调用且慢MCP里合适的“工具”,无需人工操作,效率和质量都能得到大幅提升!

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朝鲜黑客利用关键零日漏洞对Windows 10下手:微软正面解决

微软终于出手,封掉了Windows 10上的一个零日漏洞,要知道这个漏洞之前被朝鲜黑客疯狂利用。 微软在周二修补了该漏洞,其编号为CVE-2021-26411, 该安全漏洞被评为危急,只需要低复杂度的攻击代码即可利用。 微软表示,他们是Zinc的一部分,Zinc是微软对一个威胁组织的称呼,而这个威胁组织更出名的名称是Lazarus。在过去的十年中,Lazarus已经从一个零散的黑客团体转变为一个强大的威胁行为者。 据报道,联合国2019年的一份报告估计,Lazarus和相关团体为该国的大规模杀伤性武器项目创造了20亿美元。Lazarus还与关闭全球电脑的Wannacry蠕虫、无文件的Mac恶意软件、针对ATM的恶意软件以及针对叛逃者的恶意Google Play应用有关。 除了使用利用IE的水洞攻击,针对研究人员的Lazarus黑客还向目标发送了一个Visual Studio项目,据称其中包含验证漏洞的源代码。项目里面藏着定制的恶意软件,可以联系攻击者的控制服务器。 虽然微软将CVE-2021-26411描述为 "Internet Explorer内存破坏漏洞",但周一的公告称,该漏洞也会影响Edge,这是微软从头开始打造的浏览器,比IE安全得多,但没有报告称漏洞已经主动针对该浏览器的用户。 该补丁作为微软周二更新的一部分。微软总共发布了89个补丁。除了IE漏洞外,Win32k组件中的一个单独的升级权限漏洞也在被主动利用中。补丁将在未来一两天内自动安装。想要立即更新的用户应该进入开始>设置(齿轮图标)>更新与安全>Windows更新安装这些安全补丁。

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手撸一个在线css三角形生成器

为了提高 前端开发效率, 笔者先后写了上百个前端工具, 有些是给公司内部使用的, 有些单纯是因为自己太“ 懒”, 不想写代码, 所以才“ 被迫”做的. 接下来介绍的一款工具—— css三角形生成器也是因为之前想要解放设计师的生产力, 自己又懒得切图或者写 css代码, 所以想来想去还是自己做一个 能自动生成css三角形代码的工具吧. 接下来笔者就来带大家介绍一下这个工具的用途和实现方案, 方便大家后续可以扩展出更多的“ 懒人工具”. 在线css三角形生成器预览 由预览动画我们可以看到通过在线工具我们可以轻松配置各种想要的三角形, 并且能实时查看 css代码. 开发完这个工具之后笔者再也不用担心还需要手写三角形代码了. (上班摸鱼也成了可能, 确实很多时候就是不想写代码还想要有钱拿) 在文末笔者会附上 css工具的在线地址, 接下来我们来看看具体实现流程. 实现css三角形生成器 因为这个工具的需求来自于前端, 所以肯定是要对 css和 js编程有一定的基础, 比如css3的 transform, transition, 布局, 盒模型, border边界特性等. 和笔者之前写的任何一个开源工具一样, 在开发项目前一定要明确需求和目标, 这里笔者简单整理一下需求: 生成任何大小的三角形(size) 生成不同位置的三角形(direction) 生成不同角度的三角形(rotate) 生成不同背景色的三角形(color, 其实这个实不实现无所谓, 主要是笔者连这个代码都懒的写) 了解需求之后我们可以大致画一个简单的原型图来代表我们的 css生成器界面, 如下: 有了原型图, 我们可以得到如下的任务细分图: 这里笔者要提的一点是其实以上流程对于任何项目都适用, 包括你遇到的难解的问题, 都可以一步步把思路先理清楚, 把大目标拆解为一块块的小目标, 然后逐个击破, 这样大难题也就解决了. 接下来我们先分析一下用 css实现三角形的原理. 1.css画三角形的原理 其实笔者在之前的文章中也分享过3种以上的使用 css实现三角形的方案, 这里笔者介绍一个通用的方法, 也就是用 border来实现三角形, 我们先来看下面的图示: 以上是展示了当box元素的 width小于自身 border宽度时的样子以及当box宽度为零而 border-width不为零时的样子. 通过图形一分析是不是很容易联想到如果我只要一个边有颜色,其他都为透明面是不是就能变成三角形了呢? 的确也是这么实现的, 知道这个原理之后我们来继续往下实现所见即所得的“三角形”. 2.编辑器实现 编辑器实现也是前端老生长谈的话题了, 笔者在 H5-Dooring项目中写过一个非常复杂的编辑器, 但是这里我们只要需要一个静态且简单的编辑器就够了. 如下图的界面: 我们可以用任何我们擅长的框架和组件库来实现, 比如· vue3+ element plus, react + antd4.0, 笔者这里采用 react方案实现, 颜色选择器采用社区比较有名的 react-color. 编辑器界面的代码笔者就不一一介绍了, 相信大家都能实现, 我们这里来说一下样式数据共享逻辑: 我们要想保证预览区域和css代码预览区域能随表单值变化而实时变化, 这里一定要将表单数据共享出来, 我们可以用 react组件的 state或者 vue的 vuex(虽然不用vuex也可以将data提升)来共享状态. 3. 预览区域实现 预览区域实现其实有了以上的分析其实很好实现了, 只需要利用共享的 form数据来绑定到三角形元素的样式上即可. 画布的背景这里笔者也是用 css实现的, 如下图: 感兴趣可以cv一下, 这代码如下: .previewArea{display:inline-block;width:360px;height:360px;background:#eee;background-image:linear-gradient(45deg,rgba(0,0,0,.2)25%,transparent0,transparent75%,rgba(0,0,0,.2)0),linear-gradient(45deg,rgba(0,0,0,.2)25%,transparent0,transparent75%,rgba(0,0,0,.2)0);background-size:30px30px;background-position:00,15px15px;} 还有一个比较关键的一点是如何实现切换三角形的方向的问题, 我们都知道切换方向后 css的 border的几个方向属性都会变, 比如三角形的方向向上时, 我们的 css如下: {border-width:060px60px100px;border-color:transparenttransparent#06ctransparent;} 三角形的方向向下时, 我们的 css如下: {border-width:100px60px060px;border-color:#06ctransparenttransparenttransparent;} 同样左右也是类似的, 所以我们要维护4中样式, 如果后期想加一下左上, 右上, 左下, 右下, 这样代码会非常难以维护(不是 if else就是 switch, 说实话 switch只适合8个条件一下的判断), 所以笔者这里用对象法来解决它, 并将其封装成一个函数: constgetBorderWidthAndColor=(direction:string,w:number,h:number,color:string)=>{constborderWidthAndColor:any={'1':{borderWidth:`0${w/2}px${h}px${w/2}px`,borderColor:`transparenttransparent${color}transparent`},'2':{borderWidth:`${h}px${w/2}px0${w/2}px`,borderColor:`${color}transparenttransparenttransparent`},'3':{borderWidth:`${h/2}px${w}px${h/2}px0`,borderColor:`transparent${color}transparenttransparent`},'4':{borderWidth:`${h/2}px0${h/2}px${w}px`,borderColor:`transparenttransparenttransparent${color}`}}returnborderWidthAndColor[direction]} 其实属性预览比如宽度, 高度, 背景色这些都好处理, 笔者这里就不一一介绍了. 预览如下: 4. 代码实时展示实现 至于代码实时展示在文本框中, 这个也是很容易实现, 我们只要要把拿到的数据实时展示到文本框里即可. 由于笔者采用的css module 和react方式实现的, 所以需要对css进行额外处理, 比如将对象格式转化为css规范的格式, 所以需要加如下步骤: JSON.stringify(triangleCss,null,4).replaceAll(/"/g,'').replaceAll(/,/g,';') 这样, 一个css三角形生成器就做好了, 大家还可以在此基础上继续扩展, 比如支持多边形, 六角形, ⭐五角形等, 也是完全没问题的. 在线体验地址:在线css三角形生成器 最近H5编辑器 H5-Dooring也做了大量更新和优化, 感兴趣的也可以学习研究. 轻松一刻 觉得有用 ?喜欢就收藏,顺便点个赞吧,你的支持是我最大的鼓励!微信搜 “ 趣谈前端”,发现更多有趣的H5游戏, webpack,node,gulp,css3,javascript,nodeJS,canvas数据可视化等前端知识和实战. 本文分享自微信公众号 - 趣谈前端(beautifulFront)。如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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手淘 App 如何落地 Swift ?一边探索实践,一边“打怪升级”

嘉宾|姜沂(倾寒)出品|InfoQ&阿里巴巴新零售淘系技术部 嘉宾简介:姜沂(花名:倾寒),阿里巴巴淘系技术部 iOS 端架构高级无线开发工程师,曾在链家网、美团点评从事 iOS 相关开发,目前就职于淘宝-淘系技术部。在链家网架构组主要工作有:组件化工程、构建合理开发链路、基础库开发和客户端稳定性相关工作。在美团点评架构组所做工作主要有响应式架构设计落地、性能优化和基础库开发。目前在淘宝客户端架构组,具体负责的工作有基础库开发、性能优化、淘宝灰度能力、开发工具升级,以及 Swift 语言落地。 前言 自从 2014 年苹果发布 Swift 至今,历经多次迭代,Swift 终于迎来了 ABI 稳定,SwiftUI 的发布也引起无数 Apple 平台开发者的欢呼。 多年来广受关注而又备受争议的 Swift,终于开始被很多大型 App

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下一代技术革命的物联网中,谁将扮演“冲锋手”?

物联网(IoT)被业界普遍认为是互联网之后的下一次技术革命,号称是可穿戴设备、智能家居、自动驾驶骑车、智能工厂、智慧城市等等新时代的曙光。 物联网意味着互联网和可接入设备的万物互联,它结合了业界的潜在优势:便宜且可广泛使用的带宽、低能耗的微处理器、大数据分析工具。物联网的发展壮大与两大关键技术息息相关:边缘计算和机器学习。 边缘计算的不断发展 连接设备、传感器、网关等物联网接入端点正在呈指数级增长,IT行业分析公司Gartner预计物联网终端的增长速度约为30%,到2020年物联网接入设备的总数将会高达200亿。接入设备的爆发为数据分析和数据处理带来了新的挑战,这些终端设备将生成大量的数据。如果将这些数据传输到云计算中进行数据管理、分析和决策不仅费用高昂且效率低下,还可能阻碍网络基础设施的发展,从而导致网络延迟问题。 因此,边缘计算和边缘分析在大型的IoT部署中作用越来越突出。在边缘计算中,计算能力是分散的,无限接近传感器、设备,设备的数据来自网络边缘,并且在网络边缘完成数据的分析和处理工作,而不是在集中式服务器或云端。 其优势包括:能够有效支持实时应用程序,基础设施的负担降低,因为大部分数据都是在边缘网络进行处理,只需要将必要的数据发送到云端实现进一步的处理和存储。 这并不意味着边缘计算和传统的数据中心以及云计算会产生冲突,相反,边缘计算更可能会与云计算共存,以将计算能力和工作负载分布到最有意义的地方。传感器数据将会在边缘网关上进行收集和处理,边缘分析可以使用基于规则的算法。可以将过滤之后的数据发送到云端,与其他来源的数据进行聚合,然后将其反馈到云端的分析引擎,以生成可发送回到边缘分析的模型。 机器学习 随着物联网的兴起,能够对边缘计算形成良好补充的技术是机器学习。机器学习通常与人工智能一起出现,机器学习是指生成不需要由人类明确编程的自动分析模型的方法。虽然几十年前可以使用机器学习的知识,但直到近些年,计算能力的发展才能满足机器学习的需求。 随着计算能力越来越好,机器学习将越来越多地融入到IT架构中,尤其是在云端和边缘计算中。机器学习不仅可以集中云端的分析功能,还可以大大提高边缘分析的效率。 随着物联网的采用的发展和数据大爆炸,边缘计算和机器学习将在未来的物联网架构中发挥关键作用。三大公有云服务提供商AWS、微软和谷歌都在致力于将边缘计算和机器学习融入其产品中,分别在其云平台上提供机器学习即服务。目前AWS和微软已经推出了相关的边缘计算软件,可以在芯片商的系统(SOC)运行,也可以在边缘网关上运行。 与所有新技术一样,只有时间才能证明这些技术将如何发挥作用,但非常明确的一点是物联网的时代即将到来,边缘计算和机器学习是物联网时代必不可少的两大主角。 本文作者:佚名 来源:51CTO

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第一次参加就甩开IBM 阿里云成为国际顶级竞技手

6月16日,国际知名调研机构Gartner公布了2017年全球云计算IaaS魔力象限,阿里云强势崛起成为这一核心领域的前四名。这也是中国云计算厂商首次进入Gartner的IaaS魔力象限。排在阿里云之前的是,AWS、微软和Google。Gartner成立于1979年,是世界领先的研究和咨询公司。该公司为商界领袖了解相关行业而提供客观见解,帮助他们作出正确决定。其发布的行业魔力象限被认为是产业风向标。 Gartner报告显示,阿里云处于魔力象限的Visionaries(有远见者、愿景者)区域。此次评估针对的是其国际业务能力。这是Gartner首次将中国云计算厂商的国际业务列入评比范畴。 在国际市场上,阿里云提供弹性计算服务、对象存储、CDN、容器等各种服务,包括一系列数据库产品。该公司在中国市场提供功能和服务会比国际市场更多。 Visionaries(有远见者、愿景者)区域表示该公司具备良好前瞻性、了解未来市场发展。通常非常有希望进入领导者(Leaders)区域。 “阿里云是中国Iaas市场份额的领先者,尤其在进行云端转型的企业和政务机构相关市场中表现出色。” 分析师在报告中写道,“此外,阿里巴巴集团持续在新的地区投资技术和业务板块,也为阿里云的业务拓展提供了新的市场。”在中国,阿里巴巴建立了一个由管理服务提供商和独立软件供应商组成的生态系统,众多国际化产品正在融入其中。 Gartner同时指出,阿里云是中国市场的领导者,也是国际市场的有力竞争者。“随着时间的推移。阿里云计算不仅具有多样化的功能——今天已经堪比其他超大规模提供商的服务组合 ——而且也已经开始打造出了一个广泛的全球数据中心。” 据公开资料,阿里云目前在美国西部、美国东部、澳大利亚、日本、新加坡、迪拜、德国、香港等14个区域设有数十个飞天数据中心,形成全球一张网覆盖。此外,即将新增的印度、印尼和马来西亚数据中心,将使该公司全球区域达到17个。 根据阿里巴巴今年5月的财报显示,自2016财年第一季度以来,阿里云已经连续8个季度保持着超过100%的高速增长。 本文转自d1net(转载)

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阿里宣布手淘安卓客户端容器化框架Atlas正式开源

继Weex之后,阿里在移动技术领域又有开源大动作。 3月13日,手机淘宝安卓客户端容器化框架Atlas正式宣布开源(https://github.com/alibaba/atlas)。Atlas由阿里巴巴移动团队自研,以容器化思路解决大规模团队协作问题,实现并行开发、快速迭代和动态部署,适用于Android 4.x以上系统版本的大小型App开发。 Atlas特别适用于大规模团队的协同开发。通过提供组件化、动态性、解耦化的支持,Atlas能够实现每个业务在开发阶段独立编译、独立调试、独立运行,最后再以一个组件的形式集成到客户端中,每个业务之间并行开发互不影响。此外,还具备客户端动态发版和快速修复的能力。 目前,手机淘宝20个协作团队开发的60+业务组件,数百万行代码都运行在Atlas上。。快速迭代让应用真正实现了随时更新,有效降低了版本频

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DeepSeek、Seedance与AI漫剧:内容生产链路的“脑-手”分工与工程现实

2026年,AI漫剧以400亿元的市场规模预期成为短视频生态中增速最快的内容品类。在这一爆发中,DeepSeek与Seedance分别扮演了两个结构性角色:前者是“大脑”,负责从故事构思到分镜脚本的叙事工程;后者是“双手”,负责将文字指令转化为可用的视觉素材。两者的组合正在形成一条可复用的内容生产链路。然而,搜索材料中大量存在的是“工具使用指南”和“效率神话”式的叙事,真正从工程视角审视这条链路脆弱性的分析仍然稀缺。本文从DeepSeek的编剧能力边界、Seedance的角色一致性工程约束,以及自动化管线中的状态管理问题三个维度,讨论这一组合的真实能力与隐性代价。

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e签宝为“龙虾热”上把锁,eSign手搓EATI让Agent可信可查

近期,开源AI智能体OpenClaw(俗称 小龙虾)迅速走红,从技术圈火到了大众视野,多个“养龙虾”相关话题接连登上热搜,引发广泛关注。 然而,伴随热度而来的,是各界对AI智能体信任与安全风险的担忧,近期,工信部发文提示,OpenClaw在默认配置下存在较高安全隐患。 其实,早在2月初,国内AI科技团队eSign就已经手搓出了EATI(Esign Agent Trust Infrastructure)——Agent网络空间的信任源,它能够为每一个Agent签发唯一可验证的数字身份证。 野生“小龙虾”们的信任安全危机 这只“小龙虾”在获得设备权限后,能自主操作各类软件,相当于为用户配备了一位能够整理文件、收发邮件的个人助理。与DeepSeek、ChatGPT等零门槛上手不同,OpenClaw的使用存在一定技术门槛。部分平台已出现“龙虾/OpenClaw上门安装”服务,价格在300元至800元不等,远程安装则收费50至100元。有网友称,几天内仅凭此项服务便赚取26万元。 在十四届全国人大四次会议广东代表团小组会议上,全国人大代表、中国工程院院士、鹏城实验室主任高文表示:“现在大家急得不得了,生怕没有养上‘龙虾’。”他同时提到,“养龙虾”的热度之高,甚至连马化腾也未曾预料。目前,深圳福田区的一批公务员也已开始应用“政务龙虾”,在基层岗位上担任民生诉求“分析员”。 今年政府工作报告首次提出“智能体”概念。从市场反映来看,以OpenClaw为代表的AI执行智能体,正从技术爱好者的业余项目,逐步上升为产业与政策层面的关注焦点。 狂欢之下,OpenClaw的安全问题也受到关注。据澎湃新闻报道,Meta超级智能团队研究员Summer Yue今年2月在X平台分享经历称,她的“龙虾”曾突然批量删除邮件,而她在此过程中几乎无法干预。 据央视新闻报道,工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台也监测发现,OpenClaw在默认或不当配置下存在较高安全风险,易引发网络攻击和信息泄漏,并建议用户加强身份认证、访问控制等安全机制。 这些事件暴露了一个核心问题:智能体互联网底层信任体系的缺失。这并非技术缺陷,而是根本性的信任危机。 拆开来看,智能体互联的信任危机集中在三点:一是身份危机,Agent的身份仅为本地一串代码,你跟它交互,却无法确认它是不是“它”,更不知道背后是谁。二是行为危机,Agent的操作指令缺乏不可篡改的凭据,一旦发生纠纷或权益侵害,连司法认可的电子证据都拿不出来。三是责任危机,当Agent执行错误操作导致数据泄露、财产损失时,开发者、使用者、平台三方权责模糊,难以追责。 为什么智能体需要“信任根”? 思考一个本质问题:当你授权一个AI替你发邮件、删文件、操作银行账户时,你信任的到底是什么? 传统软件时代,我们信任“开发厂商签名+操作系统权限管控”的闭环。但智能体不再是静态程序,而是持续运行、自主决策、能调用各类资源的动态实体,其行为可能因时因势而变,传统的“安装时授权一次”模式完全无法应对动态风险。更关键的是,智能体之 间还将自主交互、协作交易——你的Agent如何确认对方不是骗子?如何证明对方曾作出的承诺?这一切指向一个根本问题:智能体互联网的信任源在哪里?没有信任根,Agent互联就是一场充满欺诈与混乱的狂欢,用户不敢让AI放手干活,企业不敢大规模部署,政务应用更不得不让公务员充当“监护人”。唯有为每个智能体植入可验证、可追溯、不可篡改的信任根基,才能让智能体从试验走向可信规模应用。 EATI:给Agent发放“数字身份证” 正是在这个节骨眼上,eSign团队推出了EATI(Esign Agent Trust Infrastructure),一套专为智能体互联网量身打造的底层可信服务体系。其核心使命,是为每个AI Agent颁发唯一、可验证的“数字身份证”,将 Agent 身份与现实世界的法律实体做了绑定,从根源上解决Agent世界的信任安全问题。 具体而言,EATI通过构建可查、可验、可追责的闭环,为智能体互联网确立信任锚点: 让Agent可查:为每个通过EATI认证的智能体绑定唯一的数字身份标识,并与现实世界中的法律实体(监护人)永久关联。任何智能体的背景信息均可查询验证。 让Agent可验:实时检测智能体数字证书的有效性,确保交互对象 身份真实、状态正常,从源头阻断与违规或失效智能体的风险交互。 让Agent可追责:将智能体的发帖、交易、指令等关键行为写入不可篡改的审计账本,形成可供司法采信的证据链。一旦发生问题,可迅速锁定责任主体,终结“出了事无人担责”的困局。 EATI并非要替代任何一款AI智能体,而是为所有智能体的健康发展提供底层保障。它结合了DID/VC、PKI、零信任架构、TEE可信执行环境等核心技术,构建起从静态身份到动态行为的“可验证信任织网”,为智能体的每一次交互、每一笔交易、每一次操作,提供端到端的可证明合规与不可抵赖审计。 当下,AI智能体的发展正站在从效率提升到规模应用的关键拐点。工信部的安全提示,本质上是对全行业的提醒:智能体的发展,不能只追求效率,更要守住安全与信任的底线。EATI作为智能体网络空间的信任源,通过建立最基础的“户籍制度”和“责任链条”,将信任拉回现实世界的法律实体与人身上,为个人、企业和政务领域的智能体应用提供了全场景的可信保障。 未来,智能体的交互、合作、交易将成为常态,而信任,将是这一切的核心底层逻辑。EATI致力于与行业各方携手,让每一次AI智能体的应用,都能安心、高效、可控。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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