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背景一年前，我购入了 Meta Ray-ban 眼镜，Meta 对于眼镜本体的开发及 App 更新很快，但由于没有中文支持和开放的SDK 导致对国内用户非常不友好。2025 年 11 月，Meta 终于放出了 Device Access Toolkit 让社区看到了点意思，前两天逛 GitHub 刷到了名为turbometa-rayban-ai 开源项目，项目作者开发了直连中文 App + 百炼

在构建 Agent 应用时，凭证管理是一个容易被忽视但又极其重要的问题。一个典型的 Agent 应用会面临两个方向的凭证需求：向内，用户如何安全地调用你的 Agent？向外，Agent 如何安全地调用外部服务？传统做法存在诸多问题。硬编码在代码里容易泄露且难以更新，存在配置文件中同样有安全风险，每次都手动传递不仅麻烦还容易出错，让大模型处理凭证更是巨大的安全隐患。更棘手的是，当凭证需要更新时（比如

在 AGI（通用人工智能）爆发的今天，AI 应用如雨后春笋般涌现。对于开发者而言，这既是最好的时代，也是最“贵”的时代。部署 LLM（大语言模型）、Stable Diffusion 等 AI 应用时，我们往往面临一个两难的选择：要速度（预留模式）：为了毫秒级 - 秒级的响应，必须长期通过预留模式持有 GPU 实例，但昂贵的空置成本让人心痛。要省钱（按量模式）：为了节省成本选择按量付费，但 GPU

阿里云函数计算 AgentRun 全新发布后，我们整理了“探秘 AgentRun”系列文章，本系列将梳理企业落地 Agent 常见难题，给出具体解法，助力 Agentic AI 快速走进生产级环境。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”与我们交流，钉钉群号：134570017218。AI Agent 时代的沙箱需求从 Copilot 到 Agent：执行能力的质变在生成式 AI 的早期阶段

前言在 Agentic AI 时代,智能体需要与真实世界交互,而浏览器是连接虚拟世界与现实世界的重要桥梁。AgentRun Browser Sandbox 为智能体提供了安全、高性能、免运维的浏览器执行环境,让 AI Agent 真正具备"上网"的能力——从网页抓取、信息提取到表单填写、自动化操作,一切皆可实现。AgentRun Browser Sandbox 介绍什么是 Br

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舆情分析是企业感知市场脉搏、预警公关危机的“听诊器”，然而传统的舆情分析系统更像是一个个“手工作坊”，面临数据收集效率低、分析深度不够、实时性差等问题，经常反馈之后，等企业拿到报告时，舆论热点早已转移，错过最佳时间。这些挑战，正是所有舆情系统开发者共同的痛点。本方案将基于真实的代码实现，向您介绍如何使用函数计算 AgentRun 平台，构建一个现代化的“舆情分析专家”，该系统不仅实现了从数据采集到

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