Cloudflare Radar Researcher：用口語查全球網絡數據，記者研究員必用

呢個工具專為記者、研究人員同網絡營運商而設，佢哋需要快速知道互聯網流量、網絡中斷同網絡質量嘅答案，但唔想學識用Radar嘅dashboard同數據集。根據Cloudflare產品主管Lai Yi Ohlsen所講，Radar Researcher旨在令Radar嘅公眾互聯網數據更容易查詢。

背後點運作

Radar Researcher完全建基於Cloudflare自己嘅開發平台，係公司「自己狗食自己狗糧」嘅示範。以下係每個部分點樣運作：

• 會話管理：一個用Cloudflare Agents SDK運行嘅Cloudflare Worker負責處理每個對話。每個會話都係一個有狀態嘅Durable Object，帶有自己嘅SQLite數據庫，可以保存聊天歷史同串流回應，就算用戶離開頁面都唔會斷。
• AI模型：核心推理由Workers AI提供，運行開放模型如Kimi K2.7。個模型會將自然語言查詢轉化為數據調查：查找相關Radar數據集、生成互動圖表（折線圖、地圖、直方圖等），並提供白話文總結。
• 側面任務：更細、更快嘅模型處理周邊任務，例如寫會話標題同建議跟進問題，等佢哋唔會拖慢主要回應。
• 情境感知：工具會收到當前日期同時間，以及基本連接情境（IP位置、網絡），令佢可以度身訂造地區特定答案。

所有資訊都係經Radar嘅API提供，確保底層LLM依賴真實、可驗證嘅數據，唔會生成猜測性輸出。

更大背景：Agents Week同WebMCP

Radar Researcher喺Cloudflare嘅Agents Week期間推出，呢個係公司範圍內嘅活動，聚焦喺Cloudflare開發平台上構建嘅AI代理。成個工具運行喺Workers、Durable Objects、Workers AI、AI Gateway、R2儲存同Cloudflare嘅數據層——展示咗任何開發者都可以用嚟建立自己AI代理嘅相同工具。

同一日，Cloudflare仲喺Radar上啟用咗WebMCP支援。WebMCP係一個新興嘅網絡標準，畀瀏覽器內AI代理直接發現同呼叫頁面嘅工具，而唔係刮取HTML。呢個令Radar準備好畀代理使用——而家佢通過自己嘅代理就緒檢查——顯示Cloudflare推動令其資產同時對人類同自主AI代理開放。

呢個對數據存取意味咩？

Radar Researcher降低咗接觸其中一個最大嘅公眾互聯網測量數據庫嘅門檻。以前，要從Cloudflare Radar提取見解，你需要導航複雜嘅視覺化、理解API端點，或者手動篩選數據集。而家，一個報道地區網絡中斷嘅記者，或者一個調查流量異常嘅網絡營運商，可以簡單問一個問題，然後得到有支援圖表嘅答案。

呢個工具保留咗對底層圖表、數據集同查詢軌跡嘅存取權限，等用戶仍然可以驗證同深入研究發現。佢嘅結論仍然受制於Cloudflare網絡同相關數據源可以觀察到嘅範圍。