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00:00:00,000 --> 00:00:02,600
Hello各位開發者朋友,歡迎收聽GitCoverty。

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00:00:02,600 --> 00:00:09,900
今天我們要帶你快速掌握Github Trending上最火紅的開源專案,讓你不錯過任何值得關注的技術動態。

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00:00:09,900 --> 00:00:15,100
今天我們要深度解析Github上的一個熱門專案,Computer,由Cloudflare推出。

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00:00:15,100 --> 00:00:19,700
目標是給你的AI,Agent,或雲端應用程式一台完整的虛擬電腦。

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00:00:19,700 --> 00:00:28,400
它讓應用能無縫地在高效能的容器與低延遲的Walker之間切換,賦予邊緣運算前所未有的檔案與程式執行能力。

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00:00:28,400 --> 00:00:34,200
有一個開源專案,它宣稱要給AI Agent一台真正的電腦,而不是一個小小的容器。

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00:00:34,200 --> 00:00:38,500
但有趣的是,它的底層卻同時用了容器和Cloudflareworkers。

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00:00:38,500 --> 00:00:41,000
這個設計聽起來有點矛盾,對吧?

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00:00:41,000 --> 00:00:46,700
但它在Github上線不久,就吸引了將近3000顆星,甚至有一天就暴增了快900顆。

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00:00:46,700 --> 00:00:52,000
這背後可不是什麼行銷話術,而是一場對無伺服器架構邊界的深刻探索。

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00:00:52,000 --> 00:00:55,000
今天我們要聊的這個專案,叫做Computer。

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00:00:55,000 --> 00:00:58,600
它到底藏了什麼樣的技術權衡與設計哲學呢?

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00:00:58,600 --> 00:01:02,400
Computer這個專案是由Cloudflare發起的一項實驗。

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00:01:02,400 --> 00:01:05,800
它的目標很明確,就是要解決一個根本問題。

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00:01:05,800 --> 00:01:14,300
AI Agent或雲端應用程式,在無伺服器Serverless環境中,沒有自己的檔案系統,也沒辦法執行複雜的程式。

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00:01:14,300 --> 00:01:20,000
簡單來說,Computer為每一個運算任務,都提供了一台功能完整的虛擬電腦。

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00:01:20,000 --> 00:01:28,400
這個專案是用TypeScript寫的,目前已經累積了2854顆星,其中有891顆,是在一天之內衝上來的。

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00:01:28,400 --> 00:01:30,400
Folk數也達到130。

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00:01:30,400 --> 00:01:36,000
從這些數字可以看出,它的概念在開發者社群裡,確實引發了高度的關注和好奇。

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00:01:36,000 --> 00:01:39,600
我們來談談傳統的Serverless架構,也就是無伺服器。

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00:01:39,600 --> 00:01:44,000
它最大的特點就是,無狀態,而且生命周期很短。

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00:01:44,000 --> 00:01:45,000
這代表什麼呢?

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00:01:45,000 --> 00:01:52,000
意思就是,一個函數跑完,它所有的執行環境,所有的資料,就通通消失了。

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00:01:52,000 --> 00:01:53,600
船過水無痕。

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00:01:53,600 --> 00:01:59,200
但這對於需要記憶和工作空間的AI Agent來說,簡直是個天大的限制。

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00:01:59,200 --> 00:02:02,800
你想想,一個沒有記憶的智慧體,要怎麼工作?

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00:02:02,800 --> 00:02:08,800
過去的解法,通常是把狀態存到外部的S3或資料庫,每次執行再重新讀取。

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00:02:08,800 --> 00:02:11,200
這過程不但麻煩,效率也很差。

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00:02:11,200 --> 00:02:17,200
那如果要處理更複雜的任務,像是編譯程式碼,或是轉檔影片,那就更麻煩了。

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00:02:17,200 --> 00:02:20,000
還得額外啟動笨重的容器或虛擬機。

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00:02:20,000 --> 00:02:23,600
而Computer這個專案的切入點,就是要解決這個痛點。

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00:02:23,600 --> 00:02:30,400
它試圖在Serverless的輕量和彈性之上,架接一個可以永久保存,又能互動的運算環境。

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00:02:30,400 --> 00:02:34,400
目標就是讓AI Agent真正擁有一個屬於自己的工作台。

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00:02:34,400 --> 00:02:37,200
好,那Computer的核心架構是怎麼做到的呢?

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00:02:37,200 --> 00:02:42,200
關鍵在於,它把狀態跟執行這兩件事切得一乾二淨。

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00:02:42,200 --> 00:02:45,800
你可以把它想像成一台很特別的雲端筆電。

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00:02:45,800 --> 00:02:51,000
首先,這台筆電的硬碟其實是一個Cloudflare Durable Object。

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00:02:51,000 --> 00:02:56,000
它裡面用了一個SQLite資料庫,來儲存整個檔案系統的結構和內容。

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00:02:56,000 --> 00:03:01,600
Durable Object這個技術,確保了你的資料可以永久保存,而且維持一致性。

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00:03:01,600 --> 00:03:05,600
再來,這台筆電的CPU更酷,它有兩種模式可以隨時切換。

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00:03:05,600 --> 00:03:12,200
第一種是重量級的container後端,它可以啟動一個完整的Linux環境,讓你能執行任何二進位檔案。

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00:03:12,200 --> 00:03:15,600
比方說用Pandoc來轉檔,或用Foundpack處理影片。

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00:03:15,600 --> 00:03:24,600
而筆電硬碟裡的資料,會透過Fuse技術掛載到容器裡面,讓程式讀寫檔案時,就跟在操作本機檔案一樣自然。

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00:03:24,600 --> 00:03:28,200
第二種模式,是輕量級的isolate後端。

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00:03:28,200 --> 00:03:37,600
它能在非常非常短的時間內,啟動一個Cloudflare Worker,專門用來跑一些簡單的shell指令或JavaScript的程式碼,延遲超級低。

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00:03:37,600 --> 00:03:50,600
最棒的是,開發者只要透過一個統一的API,叫做workspace.rueltime.exec,就能根據任務的需求,自由選擇要派出重量級的container,還是輕快又省錢的isolate。

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00:03:50,600 --> 00:03:54,600
這樣一來,就在成本和效能之間,達到了最佳的評額。

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00:03:54,600 --> 00:03:57,600
那這個專案,在真實世界有哪些應用呢?

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00:03:57,600 --> 00:04:01,600
最直接的場景,就是讓AI Agent有能力自己搞定複雜的任務。

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00:04:01,600 --> 00:04:04,600
舉個例子,你可以叫一個agent幫你寫一份報告,

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它會先在自己的虛擬電腦裡,建立一個工作目錄,接著用輕量的isolate後端,快速把markdown文件寫好。

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最後,在呼叫重量級的container後端,啟動pandle這個工具,把文件轉成漂亮的pdf檔存起來,整個過程一氣呵成。

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另一個應用,是把它當成一個用API來操作的輕量級雲端開發環境。

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開發者可以透過API,在這台虛擬電腦裡跑build a script,或是把專案發布到Cloudflare Artifacts。

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不過,也因為這項技術跟Cloudflare的生態榜的很深,所以對於已經在用Cloudflare平台的開發者來說,上手會比較容易。

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00:04:40,600 --> 00:04:47,600
但如果你是生態系外的使用者,就需要先花點時間去熟悉Durable Objects這類相關服務了。

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社群對於Computer這個專案的反應可以說是神聖樂觀。

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一方面,大多數開發者都非常欣賞他創新的架構理念。

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00:04:55,600 --> 00:05:06,600
用Durable Objects加上SQLite來打造一個永久的工作區,還能在輕量的isolate和功能完整的container之間動態切換。

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這個設計被認為是替未來自主AI Agent打下了非常有潛力的基礎。

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00:05:11,600 --> 00:05:13,600
但另一方面,質疑的聲音也不少。

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00:05:13,600 --> 00:05:18,600
有人就直接指出Cloudflare的宣傳口號是,Agent需要電腦而不是容器。

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00:05:18,600 --> 00:05:23,600
但專案本身還在非常早期的預覽階段,根本不適合用在production環境。

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這代表他的行銷說法跟技術的成熟度其實有段差距。

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00:05:27,600 --> 00:05:32,600
而且目前專案的效能和穩定性都還沒有經過大規模的實戰驗證。

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00:05:32,600 --> 00:05:36,600
從另一個角度來看,Computer專案的價值不只是它的功能而已。

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更重要的是它對整個產業拋出了一個全新的命題,叫做Serverless Personal Computer。

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它模糊了無伺服器函數、容器和虛擬機之間的界線,也挑戰了Serverless一定要無狀態的傳統觀念。

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00:05:51,600 --> 00:05:54,600
不過潛在的風險也相當明顯。

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00:05:54,600 --> 00:05:57,600
首先就是深度的廠商鎖定。

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00:05:57,600 --> 00:06:03,600
它的整個架構都高度依賴Cloudflare的Durable Objects和Workers,想搬家幾乎不可能。

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其次這是一個橫跨了Fuse、RPC,再到Durable Object等好幾個抽象層的複雜系統。

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00:06:09,600 --> 00:06:12,600
這代表萬一出了什麼問題,光是debug就會是一場惡夢。

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所以說這個專案最後是成失敗,關鍵就看Cloudflare能不能在提供強大能力的同時,

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也有效的控制住系統的複雜度和效能瓶頸。

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總結來說,Cloudflare的Computer不單單只是一個工具,它更像是一套完整的世界觀,是用來解決Serverless核心限制的一種解答。

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它想做的就是賦予那些來去衝衝的雲端運算任務,一個持久的記憶和一個靈活的工作台。

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雖然專案現在還在實驗階段,但它確實為我們指出了一個極具想像力的方向,讓我們去思考未來要如何打造出更強大更有能力的AI Agent和自動化流程。

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這也就是為什麼所有關注雲端、原生和AI技術的開發者都應該花點時間來了解,並且持續追蹤這個專案的後續發展。

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00:06:58,600 --> 00:07:03,600
以上就是今天的GitCoverty,希望這些GitHub Trending專案能為你的開發工作帶來靈感。

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以上這些GitHub Report請見下方資訊欄。

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