1. 评估Eino框架用于Go语言AI应用开发
字节跳动开源的Eino框架提供Chain、Graph、Workflow三种编排模型,支持类型安全和流数据处理。Go语言团队可优先评估此框架替代LangChain。
2. 关注K8s v1.36的动态资源分配(DRA)特性
DRA核心功能即将升级为稳定版,为GPU等异构资源提供更灵活的调度能力。AI/ML团队应提前规划测试环境,准备迁移方案。
3. 建立FinOps实践控制云+AI成本
FinOps融入DevOps成为2026年关键趋势。建议建立成本可视化机制,将云支出和AI推理成本纳入日常工程决策,避免月末账单惊喜。
4. 调研向量数据库替代传统检索方案
Milvus、Qdrant等向量数据库已支持百亿级向量处理,建议RAG应用团队评估TurboPuffer等S3原生向量数据库,可降本95%。