Workers AI

Cloudflare 通过将 Ensemble AI 团队成员招致麾下，加大对 AI 的投入，重点关注机器学习基础设施和模型效率。

Alex Reneau、Zach Albertson和Michelle Chen

Agents Week 2026 圆满结束。让我们看看我们宣布的所有内容，从计算和安全性，到智能体工具箱、平台工具，以及新兴的智能体 Web。我们为智能体云发布的所有产品和功能。

Ming Lu和Anni Wang

我们正努力将 AI Gateway 构建成统一的 AI 推理层，让开发人员能够调用来自 14 个以上服务提供商的模型。新增功能包括 Workers AI 绑定集成，以及支持多模态模型的扩展目录。

Ming Lu和Michelle Chen

我们构建了一套定制的技术栈，用于在 Cloudflare 基础设施上运行快速加载的大语言模型 (LLM)。本篇博客文章将介绍实现高性能 AI 推理所需的工程权衡与技术优化。

Michelle Chen、Kevin Flansburg和Vlad Krasnov

Agent Lee 是一个嵌入仪表板的智能体，它让用户只需在对话框中输入提示词来获取信息，而无需手动切换 Cloudflare 界面的选项卡。它使用沙箱化 TypeScript，可以帮助用户像可靠的技术合作者一样，对技术栈进行故障排除和管理。

Kylie Czajkowski、Aparna Somaiah和Brayden Wilmoth

Cloudflare Mesh 为用户、节点和自主 AI 智能体提供安全、私密的网络访问。通过与 Workers VPC 集成，开发人员现在可为智能体授予对私有数据库与 API 的限定范围访问权限，无需手动配置隧道。

Nikita Cano和Thomas Gauvin

Cloudflare 的使命始终是帮助构建更好的互联网。有时，这意味着为现有的互联网而构建。有时，这意味着为未来的互联网而构建。 本周，我们将开启 Agents Week 活动，聚焦未来发展。

Rita Kozlov和Dane Knecht

Cloudflare 全球网络的外部容量已正式突破 500 Tbps，足以路由超过 20% 的 Web 流量并抵御有史以来规模最大的 DDoS 攻击。

Tanner Ryan

我们即将推出 Dynamic Workers，让您能够在安全的轻量级沙箱隔离环境中执行 AI 生成的代码。这种方法比传统容器快 100 倍，支持 AI 智能体沙箱执行实现毫秒级启动。

Kenton Varda、Sunil Pai和Ketan Gupta

Kimi K2.5 现已在 Workers AI 上推出，助您在 Cloudflare 开发人员平台上全方位支持智能体。了解我们如何优化推理栈，降低内部智能体用例的推理成本。

Michelle Chen、Kevin Flansburg、Ashish Datta和Kevin Jain

Cloudflare API 拥有超过 2500 个端点。如果将每个网关服务都作为 MCP 工具公开，将消耗超过 200 万个令牌。使用代码模式，我们将所有这些功能简化为两个工具和大约 1000 个上下文令牌。

Matt Carey

Astro Technology Company 团队将加入 Cloudflare，前者是 Astro 网页框架的创建者。我们会加倍努力，将 Astro 网页框架打造成内容驱动型网站的卓越代表。

Fred Schott和Brendan Irvine-Broque

Cloudflare 的数据丢失防护利用基于 Cloudflare 开发人员平台的自我改进型 AI 算法减少误报。

Warnessa Weaver、Tom Shen和Joshua Johnson

Cloudflare 的首个 AI 智能体 Cloudy 可帮助 Cloudflare 管理员轻松理解复杂的配置。

Alex Dunbrack和Harsh Saxena

今天，我们将在 Cloudflare Radar 上推出新的专用“AI 见解”页面，其中包含了这张图表，并在此基础上添加了其他指标。

David Belson

总结 2024 年生日周期间发布的所有重大公告。

Kelly May Johnston和Brendan Irvine-Broque

使用 Stream 的最新功能，用户现在只需单击一下即可轻松生成视频字幕：AI 生成的点播视频和直播录制字幕

Mickie Betz、Ben Krebsbach和Taylor Smith

AI Gateway 是一个 AI 操作平台，可为您的 AI 应用程序提供速度、可靠性和可观察性。只需一行代码，您就可以解锁强大的功能，包括速率限制、自定义缓存、实时日志和跨多个提供商的聚合分析

Kathy Liao、Michelle Chen和Phil Wittig