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 Storage Agent Infra 为载体，围绕 Sandbox Store、Artifact Store、Agent 观测 & 评测三大能力方向，重新组织存储能力，支撑 Agent 时代的真实业务。
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/数天压缩到数分钟，倒逼安全从 "人类节奏"切换到"机器速度"。 安全边界需要更牢 - 更便捷的 AI 攻击手段，并未改变安全防护体系的本质，更好地构建信任边界，包括网络的物理边界、身份的信任边界、以及智能体应用可能带来的意图和行为治理，都是“零信任”理念下的不同实践。 考虑架构的“韧性” - 在更快的响应和更牢固的边界基础上，安全架构设计还需要秉持“假设边界终将被穿透”的设计理念，进一步考虑如果存在边界失陷或 Agent 越权访问资源时，我们能否及时发现并将业务影响控制在最小范围。
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，对用户设备进行攻击或窃取数据。SkillScan 作为面向智能体技能包的全链路安全检测方案，为技能生态提供全面的安全保障。 本文将从风险全景、检测能力、场景实践、接入方案、开发规范五个维度，全面梳理技能安全的核心挑战，详细阐述 SkillScan 的安全检测体系与保障方案，为业务接入与开发者提供完整的实践指南。
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 搜索团队如何重新定义 Workflow 与 Agent 的系统边界，通过构建 Unified Policy Agent （UP-ReAct） 架构，在实现推荐与对话效果大幅提升的同时，将首字返回时间（TTFT）暴降 30%。这不仅是一次代码重构，更是对工业级 Agent 设计哲学的底层重塑。
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；另一方面，围绕服务器引入的部件类型也在持续丰富，新的BMC芯片与固件解决方案、新的BIOS固件解决方案、新款GPU、新款RDMA网卡以及各类板卡控制器。也正因为如此，服务器固件安全问题日益严峻。
"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——记得住、找得到、带得走。"
AIGC 技术爆发促使大模型从实验阶段迈向企业级大规模应用，但它任务耗时久、算力成本高、流量波动大、智能体协作复杂这些核心特点，给底层通信和调度基础设施带来了严峻挑战，企业通常会遇到长会话连续性不佳、算力调度效率低、多智能体协作不可靠等问题。 作为火山引擎消息中间件产品矩阵之一的RocketMQ，目前结合社区已有方案完成了 AI 原生能力升级，推出了 RocketMQ For AI 解决方案。该方案以轻量化通信、智能化调度、企业级可靠性为核心，凭借 LiteTopic、优先级消息核心能力，精准解决大模型场景的核心难题，保障会话连续性、调度公平性以及系统稳定性，实现算力利用率最大化、降低成本，为企业大模型应用落地提供坚实的通信与调度基础。
随着大语言模型的兴起，ArkClaw 正成为人机交互的新范式。一个优秀的 ArkClaw 不仅要能理解和执行指令，更需要拥有强大的记忆能力，才能在复杂的交互中保持上下文连贯，并不断学习、成长。 在火山引擎，我们基于开源框架 OpenClaw 打造了企业级 Agent 平台 ArkClaw。为了给 ArkClaw 装上更强大的“记忆大脑”，我们引入了向量数据库 LanceDB 作为其核心记忆插件，并进行了一系列深度优化。本文将与你分享 LanceDB 在 ArkClaw 中的应用与实践，探讨我们如何构建一个更高效、更智能的 ArkClaw 记忆系统。
