SQL

Тысячи ИИ-агентов одновременно читают продакшен-базу. Что происходит с PostgreSQL? Google представила PostgreSQL for agents в AlloyDB. Когда нагрузка растёт, система за секунды запускает изолированные экземпляры базы для агентов. Они получают доступ на чтение к актуальным данным, но не конкурируют за вычислительные ресурсы с основной базой. После работы экземпляры масштабируются до нуля. Агентам доступны SQL, индексы, векторный и полнотекстовый поиск. Идея в том, чтобы они могли исследовать свежие данные и выполнять множество запросов, не замедляя транзакции пользователей. Статус: Preview, доступ предоставляется по запросу. Анонс Google Cloud - https://cloud.google.com/blog/products/databases/announcing-postgresql-for-agents-in-alloydb

💀 Claude Code за 103 секунды удалил более 48 тысяч файлов Пользователь Claude Code сообщил о серьёзном инциденте: AI-агент якобы удалил 48 218 файлов рабочего проекта и уничтожил часть Git-репозитория. Что произошло: - агенту поручили пересобрать mirror проекта; - он написал Python-скрипт для удаления старой копии; - в Windows-каталоге находились directory junctions, ведущие обратно в рабочее дерево; - проверка ссылок сработала не так, как ожидалось; - скрипт начал удалять уже реальные файлы проекта. В результате были очищены .git/objects, refs и logs, поэтому восстановление через обычный Git оказалось невозможно. Checkpoint Claude Code здесь не обязательно спасает, потому что изменения, сделанные через Bash/PowerShell, могут не попадать в механизм rewind. Источник: https://cybersecuritynews.com/claude-code-agent-file-deletion/

⚡️ Запустили PostgreSQL в Docker и случайно открыли его всей сети? Команда docker run -p 5432:5432 ... по умолчанию публикует порт на всех сетевых интерфейсах хоста. На Linux правило UFW, закрывающее порт, может не помочь: Docker направляет трафик к контейнеру до обработки правил UFW. Если доступ нужен только с самого сервера, укажите адрес явно: docker run -p 127.0.0.1:5432:5432 ... Для всех контейнеров можно изменить адрес привязки по умолчанию в настройках Docker. Но самый простой способ избежать сюрприза - всегда проверять, на каком адресе опубликован порт. Документация Docker - https://docs.docker.com/engine/network/port-publishing/

🖥 Vector-базы не умерли, но для многих задач отдельный сервер уже не нужен. sqlite-vec добавляет vector search прямо в SQLite через компактное расширение. Что это даёт: - без Pinecone - без Weaviate - без Qdrant - без отдельного vector DB сервера - всё хранится рядом с обычными данными в SQLite Расширение маленькое, open source и запускается везде, где работает SQLite. Для локальных AI-приложений, RAG, embedded-сценариев и небольших сервисов это особенно интересно: одна база, один файл, обычный SQL + поиск по эмбеддингам. https://github.com/asg017/sqlite-vec

🗄 ИИ-агент работает с базой, но как не дать ему показать лишнее? 6 октября в Архитектурном клубе Яндекс 360 разберут архитектуру ИИ-агента над корпоративными данными. В том числе поговорят о поиске, метаданных и фильтрах, а главное — о том, как наследовать права доступа исходных систем. Также Даниил Смирнов, руководитель разработки ИИ-платформы Яндекс 360, расскажет, как изолировать данные пользователей и организаций и не допускать утечек через индекс или кэш.. 🗓 6 октября, 17:00 МСК 💻 Онлайн, бесплатно → Зарегистрироваться на эфир

Tencent обошла экспортный запрет США: 100 000 ИИ-чипов в аренду у Oracle По данным Financial Times, Tencent арендовала у Oracle около 100 000 передовых ИИ-чипов на 5 лет. Сумма сделки около 7 млрд долларов, то есть примерно 14 000 долларов за чип в год. Сами чипы в Китай не попадают. Они стоят в нескольких дата-центрах Oracle в Юго-Восточной Азии, а Tencent получает к ним доступ удалённо. Формально это законно. Экспортный контроль США регулирует, куда физически уезжают чипы, а аренда вычислительных мощностей из-за рубежа под ограничения не попадает. Получается, что ограничения на поставки чипов для китайских компаний во многом работают только на бумаге: железо остаётся за пределами Китая, а модели на нём обучает китайский бигтех. Так что регуляторам, скорее всего, придётся заняться и облачной арендой. https://www.ft.com/content/8799b33d-f07c-4a03-82f0-bf5d3d1d29e9

ИИ-система может отлично решать задачи бизнеса, но при этом оставаться уязвимой. Утечки данных, атаки на модели, небезопасные сценарии работы агентов — проблемы, которые проще предупредить на этапе проектирования, чем исправлять после запуска. На открытом уроке разберём, как создавать ИИ-системы с учетом требований безопасности с самого начала. Вы узнаете, какие угрозы характерны для LLM, как применять принципы Security by Design и какие архитектурные решения помогают защитить данные и компоненты системы. Разберём практический кейс: усилим архитектуру ИИ-агента с помощью механизмов защиты, проверки данных и управления доступом. Урок пройдет в преддверие старта курса «ИИ-архитектор». Он будет полезен архитекторам ПО, разработчикам, специалистам по инфраструктуре и безопасности, которые проектируют или внедряют ИИ-решения: https://otus.pw/newu/?erid=2W5zFGJGC8R Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

GitHub представил Agentic Engineering System - фреймворк для команд, которые внедряют AI-агентов в разработку. Идея простая: больше сгенерированного кода ещё не означает больше пользы. GitHub предлагает строить работу вокруг трёх вещей: - Governance — что агентам можно делегировать и где нужен человек - Shared Knowledge — код, документация, решения, телеметрия и контекст - Customer Value — приносит ли ускорение реальную пользу пользователям Сам процесс делится на цикл Define → Deliver → Detect, а человек и AI могут выступать как director, performer или assessor. Главная метрика: скорость должна расти без роста дефектов и потери качества. https://github.com/resources/insights/agentic-engineering-system

🧠 TIL: SQLite превращает числа в текст сразу по две цифры Обычно integer → string делают циклом: / 10 → берём цифру % 10 → остаток и повторяем снова. SQLite идёт хитрее. В исходниках есть строка на 200 символов, содержащая все пары от 00 до 99: 000102030405...979899 При преобразовании числа SQLite обрабатывает его по две цифры за раз и просто берёт нужную пару символов по индексу. То есть вместо множества операций /10 и %10: делим на 100 → получаем две цифры → копируем готовую пару. Маленькая оптимизация, но именно из таких деталей и состоит быстрый системный код. Исходник: sqlite/src/util.c

DOOM запустили внутри SQL-базы. Каждый кадр теперь результат запроса 🤯 Лукас Фогель собрал SQLDoom: игровая логика и рендеринг оригинального DOOM работают внутри CedarDB. Карты, монстры, оружие и состояние игры хранятся в таблицах. SQL рассчитывает движение, атаки и столкновения, а затем собирает картинку: • около 1300 строк SQL и 89 CTE отвечают за рендеринг; • ещё 5900 строк SQL реализуют игровую логику; • кадры 320×200 генерируются примерно с 60 FPS на ноутбуке с Ryzen 7 PRO 7840U. В тяжёлых сценах частота падает до 35 FPS. Python обрабатывает ввод, задаёт тайминг и выводит готовые кадры. Работает даже мультиплеер. Теперь оптимизировать SQL нужно ещё и для того, чтобы монстры не лагали ☕️ Код: https://github.com/cedardb/sqldoom Онлайн-демка: https://demo.cedardb.cloud/projects/38c0ee59-327d-495e-ad40-735521bba941