Cloudflare

Cloudflare 将面向 AI 智能体的无状态浏览器 Kitesurf 以 Apache 2.0 许可证在 GitHub 开源，开发者可以阅读代码、在本地运行、修改，并把自建实例部署到自己的 Cloudflare Workers 账户。Kitesurf 完全运行在 Workers 之上，解析 HTML、应用 CSS、执行页面 JavaScript 并渲染截图，不需要浏览器容器，并支持 Chrome DevTools Protocol，因此 Puppeteer 这类客户端可以接入。Cloudflare 表示其目标是给智能体一个比 Chromium 这类完整浏览器占用更少 CPU 和内存、并能按需扩展的轻量浏览器，同时说明项目仍在密集开发中。

Cloudflare 将面向 AI 智能体的无状态浏览器 Kitesurf 以 Apache 2.0 许可证在 GitHub 开源，开发者可以阅读代码、在本地运行、修改，并把自建实例部署到自己的 Cloudflare Workers 账户。Kitesurf 完全运行在 Workers 之上，解析 HTML、应用 CSS、执行页面 JavaScript 并渲染截图，不需要浏览器容器，并支持 Chrome DevTools Protocol，因此 Puppeteer 这类客户端可以接入。Cloudflare 表示其目标是给智能体一个比 Chromium 这类完整浏览器占用更少 CPU 和内存、并能按需扩展的轻量浏览器，同时说明项目仍在密集开发中。

Cloudflare推出面向个人智能体的流量分析与更细粒度的访问策略。此前站点只能把这类代表用户发起的自动请求笼统归入自动化流量，难以判断哪些智能体在访问、访问了哪些页面。新的安全分析把个人助理列为独立类别，并可按单个智能体筛选路径、状态码与来源网络；站点还能对每个受支持的个人智能体分别设定允许、仅在带广告页面拦截或拦截。

Cloudflare推出面向个人智能体的流量分析与更细粒度的访问策略。此前站点只能把这类代表用户发起的自动请求笼统归入自动化流量，难以判断哪些智能体在访问、访问了哪些页面。新的安全分析把个人助理列为独立类别，并可按单个智能体筛选路径、状态码与来源网络；站点还能对每个受支持的个人智能体分别设定允许、仅在带广告页面拦截或拦截。

Cloudflare在Radar安全板块推出公开漏洞情报源Zero Wire，把互联网暴露软件中的关键CVE整理成简报，供安全负责人和工程师判断自身是否受影响。每份简报给出通俗解释、应排查的部署、建议动作以及证据与厂商指引链接，并附一段可交给AI智能体做只读暴露评估的提示词。Cloudflare将其定位为厂商公告和漏洞数据库的补充，而非收录全部CVE的目录。

Cloudflare在Radar安全板块推出公开漏洞情报源Zero Wire，把互联网暴露软件中的关键CVE整理成简报，供安全负责人和工程师判断自身是否受影响。每份简报给出通俗解释、应排查的部署、建议动作以及证据与厂商指引链接，并附一段可交给AI智能体做只读暴露评估的提示词。Cloudflare将其定位为厂商公告和漏洞数据库的补充，而非收录全部CVE的目录。

Cloudflare 的 Agents SDK 把 Agent Skills 从需要构建和部署的代码资产改为智能体工作区里的文件：在 /workspace/.agents/skills/ 下写入含 SKILL.md 的文件夹，智能体下一轮即可使用，且能自己写技能。技能可从工作区、R2 存储桶或代码三处加载，Think 每轮前重新列出全部来源；每个 SKILL.md 按 Agent Skills 规范校验，违规仍加载但记录警告。这是一次破坏性变更，旧的 agents/skills 直接调用、Vite 导入、SkillRegistry 与 Think 的 skillWorkspace 被移除。

Cloudflare 的 Agents SDK 把 Agent Skills 从需要构建和部署的代码资产改为智能体工作区里的文件：在 /workspace/.agents/skills/ 下写入含 SKILL.md 的文件夹，智能体下一轮即可使用，且能自己写技能。技能可从工作区、R2 存储桶或代码三处加载，Think 每轮前重新列出全部来源；每个 SKILL.md 按 Agent Skills 规范校验，违规仍加载但记录警告。这是一次破坏性变更，旧的 agents/skills 直接调用、Vite 导入、SkillRegistry 与 Think 的 skillWorkspace 被移除。

Cloudflare 在 Workers AI 上预览发布 Clairic，把“系统一”模型从决策扩展到抽取：输入一段文本和一组带类型的字段，模型在一次并行前向传播中返回抽取、计算、估计或预测的数值，并附置信度与 80% 区间。此前同类结构化输出多交给前沿大模型逐 token 生成，需要解析、校验和重试。在一个客服理赔流程的对照中，Clairic 加决策模型 Clef 再加大模型的三段流水线端到端耗时 19.3 秒，全部交给 GLM-5.3 的版本为 61.7 秒。

Cloudflare 在 Workers AI 上预览发布 Clairic，把“系统一”模型从决策扩展到抽取：输入一段文本和一组带类型的字段，模型在一次并行前向传播中返回抽取、计算、估计或预测的数值，并附置信度与 80% 区间。此前同类结构化输出多交给前沿大模型逐 token 生成，需要解析、校验和重试。在一个客服理赔流程的对照中，Clairic 加决策模型 Clef 再加大模型的三段流水线端到端耗时 19.3 秒，全部交给 GLM-5.3 的版本为 61.7 秒。

Cloudflare 在 Agents SDK 的持久浏览器里加入内部主机名：给浏览器一个 preview.internal 这样的名字，发往它的请求就转给智能体自己，而不是公网。这样智能体可以在同一个浏览器里检查沙箱中的开发服务器、工作区文件夹或同域另一个 Worker，而服务器不对外暴露。每个内部主机带一个在 Durable Object 中运行的 fetch 函数，可使用该对象的绑定与状态；主机还可配置目标 schema，让模型自行选择端口或文件夹。

Cloudflare 在 Agents SDK 的持久浏览器里加入内部主机名：给浏览器一个 preview.internal 这样的名字，发往它的请求就转给智能体自己，而不是公网。这样智能体可以在同一个浏览器里检查沙箱中的开发服务器、工作区文件夹或同域另一个 Worker，而服务器不对外暴露。每个内部主机带一个在 Durable Object 中运行的 fetch 函数，可使用该对象的绑定与状态；主机还可配置目标 schema，让模型自行选择端口或文件夹。