Where Does the Agent Live?

AI agents are fundamentally a storage problem: the model, harness, and sandbox are all replaceable, but the agent's state (working files, memory, structured metadata, and provenance) is not. Today that state is typically scattered across Postgres, Redis, Pinecone, and other systems with no consistent snapshot boundary. The post argues for consolidating all agent state into a single object storage bucket, enabling copy-on-write forking so you can branch an agent's entire world before risky actions, parallel experiments, or eval runs. Using Tigris and Daytona as concrete examples, it walks through a practical shim: fork the bucket before each sandbox run, mount or access the fork with scoped credentials, then promote or discard after validation. This gives fleet-scale per-run isolation at near-zero cost since forks are metadata, not byte copies.

Nguồn: https://www.tigrisdata.com/blog/where-does-the-agent-live. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Addy Osmani38 Hot9 phút23 giờ trướcAI

The Agent-Era Career

Addy Osmani, cựu trưởng nhóm kỹ thuật Google, đưa ra lời khuyên sự nghiệp cho kỷ nguyên AI agent. Ông nhấn mạnh rằng AI giỏi xử lý những việc có đáp án rõ ràng, nên sự nghiệp bền vững sẽ dựa vào khả năng đánh giá và đưa ra quyết định. Những nguyên tắc quan trọng bao gồm ưu tiên tài nguyên khan hiếm (như danh tiếng hơn lương), học cách tìm ra vấn đề thay vì chỉ giải quyết chúng, rèn luyện kỹ năng chủ động mà không phụ thuộc vào AI, chuyển từ thực hiện sang chỉ đạo AI bằng thông số rõ ràng, chịu trách nhiệm với sản phẩm dù ai viết, và luôn vượt qua mức đầu ra trung bình của AI. Lợi thế lâu dài quan trọng nhất là công việc công khai, hoàn thành tốt nhiệm vụ và gắn bó với những vấn đề khó.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kỹ năng thực hành đơn điệu sang chiến lược xây dựng sự nghiệp bền vững trong thời đại AI, khi công việc đòi hỏi sự sáng tạo và quyết định chứ không chỉ là tự động hóa.