CNCF Warns Kubernetes Alone Is Not Enough to Secure LLM Workloads
来自云原生计算基金会的一篇新博客强调了组织在 Kubernetes 上部署大型语言模型 (LLM) 的关键差距：虽然 Kubernetes 擅长编排和隔离工作负载，但它本质上并不理解或控制人工智能系统的行为，从而创建了一个根本不同且更复杂的威胁模型。作者：克雷格·里西
Why L&D Teams Need Workflow Automation Literacy—Not Just Automated LMS Features
L&D 部门在自动化方面投入巨资，但大多数团队缺乏评估、配置或排除他们所依赖的工作流程故障的操作素养。本文认为，自动化素养——理解集成逻辑、故障模式和编排原则——至关重要。这篇文章首先发表在电子学习行业。
Complex & Intelligent Systems, Volume 12, Issue 4, April 2026
1) 6G Metaverse 网络的 AI 原生云边缘编排：LLM 引导的多代理 DRL 方法作者：Daniel Ayepah-Mensah、Amine Kidane Ghebreziabiher、Jamal Bentahar2) RAMAR：用于零样本讽刺检测的检索增强多代理推理作者：Congyin Hu、Shuang Cao、Fengjiao Jiang3) 改进的大型邻域解决动态取货和送货问题的搜索算法作者：Qingxia Shang，Yuanji Ming，Liang Feng4）Efficient person re-identification via Progressive F
AI agent observability: what enterprises need to know
如果不监测患者的生命体征，就无法经营一家医院。然而，大多数部署人工智能代理的企业并没有真正了解这些代理实际上在做什么，或者为什么这样做。最初的聊天机器人和演示已经发展成为嵌入核心工作流程的自主系统：处理客户交互、执行决策以及跨复杂基础设施编排行动……后人工智能代理可观察性：企业需要了解的内容首先出现在 DataRobot 上。
Vasili Triant — Why AI Is Replacing CRM Layers, Not Enterprise Systems
执行摘要。 Vasili Triant 解释了为什么人工智能不会取代企业系统，而是随着堆栈转向实时编排和统一代理工作流程而消除冗余的 CRM 层。随着人工智能从前端自动化转向跨系统实时编排，企业客户体验正在进入结构性转变。问题不再是人工智能是否会[...]
4 Google ADK Production Challenges and How to Solve Them
当原型工作时，框架的热情很容易体现。您已经了解了开发人员为何转向 Google ADK，看到了真实的实施故事，甚至可能构建了您的第一个代理。该框架的优势显而易见：直观的开发人员体验、内置调试工具以及无缝的多代理编排。与任何技术一样，ADK 也面临着挑战，尤其是从原型转向 [...]Artykuł 4 Google ADK 生产挑战以及如何解决这些挑战 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
