Node.js之父加入老对手Cloudflare,Deno运行时一年后官方停更
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Cloudflare重做CLI给AI用:Agent已占48%使用量
动察 Beating AI 快讯,Cloudflare 大幅补全了今年 4 月推出的 `cf` CLI。它从最初只支持少量产品,扩展到 Cloudflare 全部 3000 多个 API 操作,并准备接替现有的 Wrangler。相比之下,Wrangler 目前只有约 280 个命令路径。 `cf` 很多设计都直接面向 Coding Agent。命令结果默认返回 JSON,Claude Code、Codex 等 Agent 可以直接读取。新增的 `cf cli search` 还能让 Agent 用自然语言描述想做的事,再自动找到对应命令,不需要提前知道 Cloudflare 有哪些 API。 Cloudflare 也披露,Agent 已经快占到 Wrangler 使用量的一半。今年 3 月这一比例约为 25%,最近一周升到 48%。Agent 平均使用的不同命令接近人类的两倍,执行 6 个以上命令的可能性接近人类的 4 倍。 配置方式也一起改了。`cf` 改用 TypeScript 格式的 `cloudflare.config.ts`,Agent 可以直接利用类型检查和代码补全发现配置错误。现有项目可以通过 `cf migrate` 迁移,但部分依赖 Wrangler 构建流程的 JavaScript 项目,以及 Rust、Python Workers,目前仍会交给 Wrangler 处理。 Cloudflare 计划在 `cf` 稳定后发布 Wrangler 最后一个主要版本,随后继续维护 18 个月。
Codex写了130万行没搞定,Claude两周移植TypeScript编译器
动察 Beating AI 快讯,知名开发者 Theo 开源了 tsc-rs。他让 AI 将微软用 Go 编写的 TypeScript 7 编译器移植到 Rust,覆盖编译器、类型检查器和语言服务器,目标是直接替代官方的 tsc。Theo 称,自己从头到尾没有读过一行生成的代码。 这个项目持续了约五个月。Theo 最初使用 Codex 等工具,调用多款 OpenAI 模型,生成超过 130 万行 Rust 代码,但兼容性始终没能突破约 84%。按 API 标价折算,消耗的 Token 价值超过 40 万美元。 后来他换用 Claude Opus 5.5。模型直接放弃之前的代码,从头重新移植。10 小时做出可运行的初版,两周内完成主要工作,Token 消耗按 API 价格折算约 2.4 万美元。 测试显示,tsc-rs 已通过 181,711 项从 Go 移植的测试。在 120 个开源项目中,检查结果与微软 Go 版基本一致,仅存在少量已知行为差异。另据 60 个开源项目的性能测试,Rust 版的类型检查平均耗时约为 Go 版的一半。
AWS、Cloudflare、Databricks都跟进Jev,决策模型快成标配了
动察 Beating AI 快讯,Jev 发布后,AWS、Cloudflare 和 Databricks 最近都跟进了决策模型。 AWS 推出开源的 Strands Decider 2B。它基于 Qwen3.5-2B,去掉文本生成模块,换成专门负责选答案的决策模块,再用 LoRA 微调。官方测试中,它在 RTX 3090 上单次决策中位延迟约 115ms,完整训练约 11 小时。 Cloudflare 一口气发布 Clef 和 Clef-flash,分别基于 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B 改造,并全部开源。在 Cloudflare 对 Jev 官方评测集的测试中,Clef 系列在 4 类任务中的 3 类超过 Jev;Clef-flash 的中位延迟为 38.8ms,Jev 为 524.1ms。 Databricks 则把这套能力直接做进了平台。新上线的 ai_decide 可以在 SQL 或 REST API 中调用,对数据做分类、打分和 Agent 路由,接口还直接兼容 TypeSafe AI API。官方称一次决策可以在不到一秒内返回。 从开发者自己复刻,到 AWS、Cloudflare、Databricks 跟进,决策模型正在迅速从一个新概念变成 Agent 基础设施里的常见组件。
Cloudflare给Coding Agent自动开「临时测试服」
动察 Beating AI 快讯,Cloudflare 上线 Worker Previews。 Worker 可以简单理解成跑在 Cloudflare 上的后端程序,比如处理 API、登录、数据库和网页请求。现在开发者或 Coding Agent 每新建一个 Git 分支,都能给这套程序临时开一个独立测试环境,改完代码直接部署进去试,不用碰正式网站。 这套测试环境有自己的网址、日志和运行状态,Durable Objects、Containers 等资源也能单独创建。Agent 因此可以自己完成改代码、部署、打开网页测试、看报错,再继续修改。 Cloudflare 以前也有 Preview URLs,但主要只是给某个 Worker 版本生成一个临时网址,背后的资源仍可能连着正式环境。现在每个分支都能单独跑一套,Agent 测试新代码时,就不用担心把线上服务一起搞坏。
Chromium太重,Cloudflare给Agent重造浏览器
据动察 Beating 监测,Cloudflare 给 AI Agent 重造了一套浏览器引擎 Kitesurf。它不再依赖 Chromium,直接运行在 Cloudflare Workers 上,目前已开放测试,之后还会开源。 Cloudflare 认为,Agent 上网不需要标签页、主题、扩展这些功能,也不追求像素级还原网页。继续启动完整的 Chromium,白白浪费大量算力和内存。 测试中,Kitesurf 的 CPU 用量降到 Chromium 的约三分之一,内存最低只有约七分之一。不过它并没有更快,完成任务反而要多花约 70% 到 80% 的时间。优势主要是省资源,可以同时跑更多 Agent。 Kitesurf 已接入 Cloudflare Browser Run,Puppeteer、Playwright、MCP 和 CDP 都能调用,目前测试期免费。但它还不支持视频、WebGL、部分反机器人验证和长期登录会话,复杂网页仍要用 Chromium。
Cloudflare把自用AI工作台开源,员工聊天就能做内部应用
据动察 Beating 监测,Cloudflare 开源了企业 AI 工作平台 Cloudflare OS。员工可以让 Agent 结合公司知识和内部系统,查资料、写文档、做数据看板,或直接生成内部小应用。 这些应用可以读取和更新内部数据、保存运行状态,并与同事协作使用。重复工作还能固化成自动流程,需要计算时运行代码,需要判断时再调用模型。 Cloudflare 还设计了专门的权限系统。它不仅限制 Agent 能使用哪些工具,还会记录它接触过哪些数据。应用分享给同事时,系统会重新检查对方权限,避免内部信息被间接泄露。 项目采用 Apache 2.0 许可,可以本地试用,也能部署到 Cloudflare。线上运行至少需要每月 5 美元的 Workers 付费方案,模型调用和额外资源另行计费。