Cloudflare виділяє кожному AI-агенту власний комп’ютер: головні анонси першого дня Agents Week

Бібліотека також містить довговічну файлову систему на базі SQLite. До неї можна завантажувати дані з хмарного сховища, системи контролю версій або інших джерел. У результаті робота з файлами, виконання коду й налаштування середовища об’єднуються в один робочий простір, а розробникам не потрібно вручну з’єднувати обчислювальні ресурси, сховище та sandbox .

Cloudflare випускає @cloudflare/computer як експеримент із відкритим кодом, щоб разом із клієнтами перевірити підхід до масштабного запуску AI-агентів . Оскільки це рання preview-версія, API та архітектура бібліотеки можуть змінюватися.

Python і JavaScript Workers тепер можуть взаємодіяти напряму

Ще одне оновлення стосується Workers RPC — механізму віддаленого виклику методів між сервісами Cloudflare. Тепер Python Workers і JavaScript/TypeScript Workers можуть викликати методи одне одного через Service bindings .

Взаємодія виглядає майже як звичайний виклик функції й не потребує додаткових залежностей, описів схем, protobuf або власного коду серіалізації. Pyodide Foreign Function Interface автоматично конвертує типи між мовами .

Через межу між Python і JavaScript можуть передаватися структуровані типи, а також живі об’єкти, функції та потоки. Якщо під час виконання виникає виняток, він передається назад у місце виклику . Це спрощує побудову багатомовних систем: наприклад, Python-воркер може звернутися до JavaScript-воркера для обробки даних — без окремого HTTP-шару чи ручного узгодження протоколу.

Вхідний TCP і gRPC через Spectrum

Cloudflare також розширила мережеві можливості Workers і Containers. Тепер вони можуть приймати вхідні TCP-з’єднання через Spectrum — проксі Cloudflare для нетипового HTTP-трафіку — із прямим перенаправленням сокетів до Durable Objects і контейнерів .

У середовищі Workers з’явився обробник connect(socket), який дає змогу безпосередньо приймати вхідний TCP-сокет . Завдяки цьому розробники можуть створювати повнодуплексні gRPC-застосунки, де обидві сторони одночасно надсилають і отримують дані, а також використовувати автоматичне перетворення gRPC у gRPC-Web .

Це важливий крок для платформи, яка історично була найбільш тісно пов’язана з HTTP. Агентські системи, що працюють у реальному часі, тепер можуть використовувати потокові, двонапрямні та низьколатентні протоколи без окремої інфраструктури для проксіювання й перекладу трафіку.

Що це означає для екосистеми AI-агентів

Три анонси складаються в єдину стратегію Cloudflare:

• @cloudflare/computer відповідає на базове питання: де агент зберігає файли, запускає код і виконує тривалі задачі? Замість прив’язки всього до контейнерів або serverless-функцій агент отримує стійке обчислювальне середовище, а платформа сама обирає відповідний спосіб виконання .
• RPC між мовами дає змогу поєднувати Python і JavaScript/TypeScript без зайвої інтеграційної роботи. Для розробника мережа Workers виглядає як цілісне середовище, навіть якщо окремі компоненти написані різними мовами .
• Вхідний TCP і gRPC прибирають обмеження, за якого агенти та пов’язані з ними сервіси мають спілкуватися лише через HTTP. Це відкриває шлях до потокових і двонапрямних сценаріїв .

Спільний сигнал від Cloudflare очевидний: компанія хоче стати інфраструктурним шаром для ери AI-агентів. Агентам пропонують не просто контейнер, а власний комп’ютер; програмні мови стають взаємозамінними; мережеві протоколи перестають бути жорстким обмеженням.

Якщо цей підхід виправдає себе, розробники зможуть створювати, розгортати та з’єднувати автономних агентів на периферії мережі, не адмініструючи окремо сервери, контейнери й шари протокольної трансляції.