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博客 | 产品 | PostgreSQL（开源关系型数据库） Ben Dicken [ @ BenjDicken ] | 2025年12月16日 DuckDB 在 OLAP 工作负载方面获得了显著的关注。它功能强大、灵活，并拥有功能丰富的 SQL 方言，非常适合与面向 OLTP 的关系型数据库配合用于分析场景。 今天，我们很高兴地宣布，PlanetScale 上的 Postgres 数据库现已支持 pg_duckdb 扩展，同时我们还与 MotherDuck 建立了合作伙伴关系。 DuckDB 可以作为独立的 OLAP 数据库运行，也可以通过 pg_duckdb 扩展与 Postgres 配合使用。

博客 | 产品 | PostgreSQL（开源关系型数据库） Chris Sinjakli | 2025年12月17日 Postgres 18 现已在 PlanetScale 上可用。从今天起，当你创建新数据库时，默认版本将为 18.1。你可以使用数据库创建页面上的下拉菜单选择之前的版本。 结合我们最近推出的 $5 单节点数据库和 $50 Metal 数据库，这使其成为支持你的 Postgres 应用的完美平台。 Postgres 18 发行说明包含了自版本 17 以来所有变更的详细信息。

今天我们发布 Claude Opus 4.1，这是对 Claude Opus 4 在智能体任务、真实世界编码和推理方面的升级。我们计划在未来几周内发布对我们模型的更大幅度的改进。 Opus 4.1 现已面向付费 Claude 用户和 Claude Code 提供。它也已上线我们的 API（应用程序编程接口）、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI。定价与 Opus 4 相同。 Opus 4.1 将我们最先进的编码性能提升至 SWE-bench Verified 上的 74.5%。它还提升了 Claude 的深度研究和数据分析能力，尤其是在细节追踪和智能体搜索方面。

今天，我们宣布 Claude 模型已获准通过 AWS GovCloud (US) 区域的 Amazon Bedrock 用于 FedRAMP High 以及 DoD Impact Level 4 和 5 工作负载。 联邦机构和国防组织现在可以访问 Claude 的高级 AI 能力，同时满足政府严格的安全要求——为国防、情报和敏感民用行动中的关键任务应用开辟了新的可能性。 DoD Impact Level 4、5 和 FedRAMP High 授权代表非机密和受控非机密信息的最高级别云安全认证。Claude 已获得在 Amazon Bedrock 中用于需要 FedRAMP 和 DoD 授权的工作负载的批准，使 Anthropic 和 AWS 能够支持用户覆盖所有非机密政府工作负载。

今天，我们推出下一代 Claude 模型：Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，为编码、高级推理和 AI 智能体（Agent（智能体））设定了新标准。 Claude Opus 4 是全球最佳编码模型，在复杂、长时间运行的任务和智能体工作流中保持持续性能。Claude Sonnet 4 是 Claude Sonnet 3.7 的重大升级，提供卓越的编码和推理能力，同时更精确地响应您的指令。 除了模型之外，我们还宣布： 扩展思考与工具使用（测试版）：两个模型都可以在扩展思考期间使用工具——如网络搜索——允许 Claude 在推理和工具使用之间交替以改进响应。

更新消费者条款和隐私政策 2025年8月28日 今天，我们推出 Claude 3.5 Sonnet——这是即将发布的 Claude 3.5 模型家族中的首个版本。Claude 3.5 Sonnet 提升了行业智能标准，在广泛的评估中超越了竞品模型和 Claude 3 Opus，同时具备我们中端模型 Claude 3 Sonnet 的速度和成本。 Claude 3.5 Sonnet 现已在 Claude.ai 和 Claude iOS 应用上免费提供，而 Claude Pro 和 Team 计划订阅者可以以显著更高的速率限制访问它。它也可通过 Anthropic API（应用程序编程接口）、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 使用。

Anthropic 欣然签署美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）健康科技生态系统承诺，支持对话式 AI。这是政府与行业之间的一项合作，旨在推动全美医疗数据共享现代化并改善患者治疗效果。CMS 的公私合作认识到，解决互操作性问题既需要技术创新，也需要整个医疗生态系统的协调合作。 “我们很高兴与白宫和 CMS 共同参与这项重要工作，改善医疗数据共享，让患者及其医生能够在需要的时间和地点获取完整的健康信息，”Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 表示。“这个问题影响着各种背景的美国人。医疗数据孤岛已经存在太久，我们相信 Anthropic 的 AI 技术可以在消除这些孤岛方面发挥变革性作用，改善数百万美国人的护理服务。

针对白宫关于人工智能行动计划的《信息请求》，Anthropic 已向科学技术政策办公室（OSTP）提交了建议。我们的建议旨在让美国更好地做好准备，以获取强大 AI 系统带来的经济利益并应对其国家安全影响。 正如我们的 CEO Dario Amodei 在《Machines of Loving Grace》中所写，我们预计强大的 AI 系统将在 2026 年底或 2027 年初出现。强大的 AI 系统将具备以下特性： 在大多数学科——包括生物学、计算机科学、数学和工程学——中达到或超过诺贝尔奖得主的智力能力。 能够操作当今人类从事数字工作所使用的所有界面，包括处理和生成文本、音频和视频的能力，自主控制鼠标和键盘等技术仪器的能力，以及访问和浏览互联网的能力。

Anthropic 以 615 亿美元投后估值完成 35 亿美元融资。本轮融资由 Lightspeed Venture Partners 领投，Bessemer Venture Partners、Cisco Investments、D1 Capital Partners、Fidelity Management & Research Company、General Catalyst、Jane Street、Menlo Ventures 和 Salesforce Ventures 等新老投资方参投。 借助这笔投资，Anthropic 将推进下一代 AI 系统的开发，扩展其计算能力，深化在机制可解释性与对齐方面的研究，并加速其国际扩张。

Anthropic 支持 SB 53，这是加利福尼亚州的一项法案，旨在规范由 Anthropic 等前沿 AI 开发者构建的强大 AI 系统。我们长期以来一直倡导深思熟虑的 AI 监管，我们对该法案的支持是在仔细考虑了加利福尼亚州此前尝试 AI 监管（SB 1047）的经验教训之后做出的。尽管我们认为前沿 AI 安全最好在联邦层面解决，而不是各州法规的拼凑，但强大的 AI 进展不会等待华盛顿达成共识。 纽森州长组建了加利福尼亚州联合政策工作组——一个由学者和行业专家组成的团体——就 AI 治理提供建议。该工作组支持“信任但验证”的方法，参议员 Scott Wiener 的 SB 53 通过披露要求而非去年困扰相关努力的指令性技术强制要求来实施这一原则。

本博客探讨如何为自主 AI 智能体配备网络安全知识，使其能够就互联网安全做出明智决策，例如识别可信链接和网站。 它展示了一个使用 LangChain 和 OpenAI 的概念验证，并与 Cisco Umbrella API（应用程序编程接口） 集成，为 AI 智能体提供实时威胁情报以评估域名处置情况。 通过学习评估域名的安全性，AI 智能体可以培养更好的网络卫生习惯，做出更智能的决策，而不是仅仅被安全网关限制，这对于下一代自主 AI 系统至关重要。 20 世纪 60 年代末，科幻作家菲利普·K·迪克（Philip K. Dick）写了《仿生人会梦见电子羊吗？》（Do Androids Dream of Electric Sheep），该书除其他主题外，还探讨了区分人类与自主机器人的特征。

生成式人工智能（GenAI）正在重塑攻击者和防御者的网络安全格局，但随着技术和模型的快速演进，其未来能力难以衡量。 对手继续以不同程度依赖 GenAI。国家支持的组织持续利用其优势，而犯罪组织也开始从无审查和无权重模型的普及中获益。 如今，威胁行为者将 GenAI 用于编码、钓鱼、反分析/规避和漏洞发现。它也开始出现在恶意软件样本中，尽管仍然需要大量人工参与。 随着模型不断缩小且硬件要求被移除，对手对 GenAI 及其能力的获取预计将激增。 防御者可以将 GenAI 作为力量倍增器，用于解析海量威胁数据、增强事件响应并主动检测代码漏洞，从而帮助缓解分析师短缺问题。 生成式人工智能（GenAI）已导致人们工作方式发生根本性转变，其影响几乎无处不在。

Cisco Talos 漏洞发现与研究团队近期披露了 Dell ControlVault 3 固件及其关联 Windows 软件中的五个漏洞、Entr'ouvert Lasso 中的四个漏洞，以及 GL.iNet Slate AX 中的一个漏洞。 本博文中提及的漏洞均已由各自厂商修补，均遵循 Cisco 第三方漏洞披露政策。 如需可检测这些漏洞利用行为的 Snort 覆盖规则，请从 Snort.org 下载最新规则集，我们的最新漏洞公告始终发布在 Talos Intelligence 网站上。 由 Cisco Talos 的 Philippe Laulheret 发现。 Dell ControlVault 是一种基于硬件的安全解决方案，专为用户身份验证功能而设计。

发布于 2025 年 11 月 26 日 智能体在跨多个上下文窗口工作时仍面临挑战。我们从人类工程师身上汲取灵感，为长时间运行的智能体构建更有效的运行框架。 随着 AI 智能体能力的提升，开发者越来越多地要求它们承担需要跨越数小时甚至数天的复杂任务。然而，让智能体在多个上下文窗口之间保持一致的进展仍然是一个未解决的问题。 长时间运行智能体的核心挑战在于，它们必须在离散的会话中工作，而每个新会话开始时对之前发生的事情没有任何记忆。想象一个软件项目由轮班工作的工程师组成，每位新到的工程师对上一班次发生的事情毫无记忆。由于上下文窗口有限，且大多数复杂项目无法在单个窗口内完成，智能体需要一种方式来弥合编码会话之间的鸿沟。

发布于 2025 年 10 月 20 日 Claude Code 的全新沙箱功能、bash 工具以及 Claude Code on the web，通过启用两个边界——文件系统隔离和网络隔离——减少了权限提示并提升了用户安全性。 在 Claude Code 中，Claude 与你并肩编写、测试和调试代码，浏览你的代码库、编辑多个文件并运行命令来验证其工作。赋予 Claude 如此大的代码库和文件访问权限可能带来风险，尤其是在提示注入的情况下。 为帮助解决这一问题，我们在 Claude Code 中引入了两项基于沙箱构建的新功能，二者皆旨在为开发者提供更安全的工作环境，同时让 Claude 能够更自主地运行并减少权限提示。在我们的内部使用中，我们发现沙箱安全地将权限提示减少了 84%。

架构决策记录（ADR）可帮助您记录并传达工程项目中重要的流程和架构决策。基于我们在多个项目中实施 200 多项 ADR 的经验，我们总结出了一些最佳实践，可帮助您简化决策流程并改善团队协作。

推出 Streamhouse：面向 AI 的开放数据架构 | 了解更多 David Jacot 二级高级软件工程师 我们很荣幸地宣布 Apache Kafka® 4.0 正式发布。此版本包含许多新功能和改进。本博客文章将重点介绍其中一些较为突出的功能。如需查看完整的变更列表，请务必查阅发布说明。 您还可以通过 Tim Berglund 了解 Apache Kafka 4.0： Apache Kafka 4.0 是一个重要的里程碑，标志着首个完全无需 Apache ZooKeeper ™️ 运行的主要版本。通过默认以 KRaft 模式运行，Kafka 简化了部署和管理，消除了维护独立 ZooKeeper 集群的复杂性。这一变化显著降低了运维开销，增强了可扩展性，并简化了管理任务。

推出 Streamhouse：面向 AI 的开放数据架构 | 了解更多 Sean Falconer，Confluent AI 负责人 作为两个口味极为挑剔的幼儿的爸爸——一个总是想在晚餐时吃零食，另一个拒绝任何不是米色的食物——我把家里的晚餐时间视为每晚一集的《Chopped：幼儿版》。再加上早睡时间和避免情绪崩溃（他们的和我的）的需要，这顿饭与其说是追求美食理想，不如说是为了生存。目标是什么？让每个人都吃饱、开心，最好还不会弄得满身是食物。 膳食规划是终极的平衡艺术：管理挑剔的偏好、饮食需求和时间的限制，同时还要尽量避免做三顿不同的饭。 这就是我转向 AI 的原因。 多智能体系统，其中每个智能体都有特定的任务，比如管理偏好或优化购物清单，是应对这种混乱的完美方式。

IBM Research 的一个实验平台让开发者能够运行来自任何框架、使用任何编程语言编写的开源 AI 智能体。 如果说两个头脑胜过一个，那么想象一下拥有十几个甚至更多头脑能做什么。这正是 IBM Research 全新重新设计的多智能体实验平台 Bee AI 背后的灵感来源。 BeeAI 旨在让开发者轻松运行来自不同框架的流行开源 AI 智能体，并构建自己的专用智能体。无论这些智能体源自何处，或使用什么代码编写，它们都可以通过 IBM Research 设计的智能体通信协议（ACP）轻松配置为独立工作，或与 AI 队友协作。 ACP 标准化了智能体之间的通信方式，消除了开发多智能体系统的主要障碍之一。

Granite Guardian 在 GuardBench 上名列前茅，这是首个独立衡量护栏模型在检测有害内容和幻觉内容以及识别试图‘越狱’LLM（大语言模型） 安全控制方面表现的基准。 使用 AI 模型可能伴随风险，但 AI 在标记和规避这些风险方面也正变得越来越智能。 当 IBM Research 去年发布其 Granite Guardian 模型时，团队认为它们是当时检测生成式 AI 相关广泛风险的最强大工具。如今，首个独立评估所谓 AI“护栏”模型的基准测试显示，Granite Guardian 位居榜首。