eBPF 魔法：在 Kubernetes 中拦截与控制 AI API 流量
一句话结论：eBPF 可在内核层透明管理 AI API 流量，实现提示词过滤、模型切换与令牌限制，无需修改应用代码。原始信息里明确发生了什么：InfoQ 分享中，Dan Finneran 演示了如何利用 eBPF 拦截 Kubernetes 中的 AI API 流量，通过内核级 socket 钩子实现提示词过滤、模型替换、令牌限制与系统调用限制，以保护 AI Agent 安全，且无需重启容器或改动源码。为什么值得关注：这解决了 AI 生成代码在生产环境中的失控风险，提供了一种非侵入式的治理手段。影响谁：主要影响平台工程师、SRE 以及负责 AI 应用安全与合规的团队。下一步怎么验证或使用：建议在测试集群中部署 eBPF 钩子，模拟 AI API 调用并验证过滤与限制策略，再评估对延迟的影响后逐步推广。
