总部位于马萨诸塞州剑桥市的Solo.io在6月25日于旧金山举办的VB Transform创新展示会上荣获"最具成功潜力"奖。
这家成立于2017年的云原生应用网络公司在2021年C轮融资中筹集了1.35亿美元,估值达10亿美元。该公司为现代应用程序提供连接、安全和观察工具,特别是那些基于Kubernetes和微服务构建的应用程序。
推出Kagent Studio
该公司的Kagent平台是首个云原生框架,帮助DevOps和平台工程师在Kubernetes中构建和运行AI智能体。在今年VB Transform创新展示会期间,公司宣布推出Kagent Studio,这是一个允许企业在Kubernetes中构建、保护、运行和管理AI智能体的框架。
公司首席产品官Keith Babo在VB Transform主舞台上展示了这一新产品。他表示,该框架旨在通过提供以下功能来解决平台工程挑战:
- 原生VSCode扩展集成 - 实时事件响应能力 - Slack和Teams等工作场所通信平台与集成开发环境(IDE)之间的双向通信 - 自动根因分析生成 - 实时基础设施监控和诊断
"这是首个针对在Kubernetes上构建和运行智能体的目标受众的框架,"Babo在接受VentureBeat采访时说。"我们希望确保能够将其直接集成到平台工程师日常使用的工具中。"
帮助平台工程师共享上下文
Babo表示,该框架作为VS Code的原生扩展运行,在许多核心平台工程工作流程(包括事件响应)方面都表现出色。
"比如你可能会在IDE中收到PagerDuty警报。你可以确认它,然后在IDE内本地运行的智能体会立即捕获该事件并开始诊断。所有这些都在工程师面前实时进行。你可以看到实际的图表、日志以及运行的核心Pod或基础设施的状态,所有这些都是实时的,人工始终参与其中,"他解释道。
然后工程师指导系统继续进行(或不进行),允许智能体和人类共存并合作有效解决问题,Babo补充说。
他表示,该框架将允许从通信平台向IDE实时注入上下文,分析结果会回传到通信平台,为处理问题的人员提供双向通信。
平台工程师的Salesforce
公司创始人兼CEO Idit Levine在接受VentureBeat采访时表示,她将Kagent Studio视为"必备工程工具",类似于对企业销售团队至关重要的Salesforce CRM。她说Kagent Studio连接了平台和平台工程子团队之间的上下文和通信。
Levine表示,赢得"最具成功潜力"奖对他们来说是"很好的验证",表明企业对其产品的兴趣。
根据Babo和Levine的说法,Kagent Studio已经获得了显著关注。它拥有1000多名贡献者、1100多个GitHub星标,用户已经在生产环境中运行它。目前处于封闭预览阶段,用户可以申请访问权限。更多信息可在Discord服务器上找到。
每位入围者都向行业决策者观众进行了展示,并在展示会上接受了风险投资评委小组的反馈。评委包括Salesforce Ventures的负责人Emily Zhao、Menlo Ventures的合伙人Matt Kraning,以及Amex Ventures的投资总监Rebecca Li。
其他获奖者还包括CTGT和Catio。入围者包括Kumo、Superduper.io、Sutro和Qdrant。
好文章,需要你的鼓励
美国网络安全和基础设施安全局指示联邦机构修补影响思科ASA 5500-X系列防火墙设备的两个零日漏洞CVE-2025-20362和CVE-2025-20333。这些漏洞可绕过VPN身份验证并获取root访问权限,已被黑客积极利用。攻击与国家支持的ArcaneDoor黑客活动有关,黑客通过漏洞安装bootkit恶意软件并操控只读存储器实现持久化。思科已发布补丁,CISA要求机构清点易受攻击系统并在今日前完成修补。
康考迪亚大学研究团队通过对比混合量子-经典神经网络与传统模型在三个基准数据集上的表现,发现量子增强模型在准确率、训练速度和资源效率方面均显著优于传统方法。研究显示混合模型的优势随数据集复杂度提升而增强,在CIFAR100上准确率提升9.44%,训练速度提升5-12倍,且参数更少。该成果为实用化量子增强人工智能铺平道路。
TimeWave是一款功能全面的计时器应用,超越了苹果自带时钟应用的功能。它支持创建流式计时器,让用户可以设置连续的任务计时,帮助专注工作。应用采用简洁的黑白设计,融入了Liquid Glass元素。内置冥想、番茄工作法、20-20-20护眼等多种计时模式,支持实时活动显示和Siri快捷指令。免费版提供基础功能,高级版需付费订阅。
沙特KAUST大学团队开发了专门针对阿拉伯语的AI模型家族"Hala",通过创新的"翻译再调优"技术路线,将高质量英语指令数据转化为450万规模的阿拉伯语语料库,训练出350M到9B参数的多个模型。在阿拉伯语专项测试中,Hala在同规模模型中表现最佳,证明了语言专门化策略的有效性,为阿拉伯语AI发展和其他语言的专门化模型提供了可复制的技术方案。