在目前的分散式系統開發中，我們習慣關注的是可用性與容錯能力。也就是說，當伺服器當機或網路中斷時，系統能否自動重試或恢復狀態。然而，隨著 AI Agent（AI 代理人）開始進入企業核心業務，僅僅能運行是不夠的，我們更需要知道 AI 是如何做出決策的，以及這個過程是否被篡改過。這就是 Dapr 1.18 版本引入可驗證執行（Verifiable Execution）的核心原因。
什麼是可驗證執行
簡單來說，可驗證執行是指系統不僅能完成任務，還能提供一份經過加密簽署的證明，讓第三方或稽核人員能夠驗證：誰在什麼時間做了什麼事，且這份紀錄在產生後沒有被任何人修改過。這將原本屬於軟體供應鏈的安全概念（如 SBOM 軟體物料清單）延伸到了執行時期的運行紀錄中。
這對 AI Agent 為什麼至關重要
當 AI Agent 被賦予權限去執行金融交易、存取機密資料或調用其他服務時，會產生嚴重的信任問題。如果一個 AI Agent 錯誤地批准了一筆款項，開發者不能只看最終結果，必須能追溯到完整的執行路徑。在醫療或金融等高度受監管的產業，證明決策的過程（Provenance，來源追溯）甚至比決策結果本身更重要。
Dapr 1.18 實現信任的三大技術支柱
為了達成上述目標，Dapr 1.18 引入了三項關鍵能力。首先是工作流歷史簽署（Workflow History Signing）。它利用 SPIFFE（一個開源的標準，用於為分散式系統中的服務提供強身分識別）來對工作流的執行紀錄進行加密簽署。這意味著每一步執行紀錄都像是有數位印章，任何微小的篡改都會導致驗證失敗。
其次是工作流歷史傳播（Workflow History Propagation）。在複雜的微服務架構中，一個請求可能會經過多個服務與多個工作流。傳播機制讓下游系統能清楚知道請求的源頭以及之前經過了哪些步驟，建立了完整的執行血緣關係。
最後是工作流證明（Workflow Attestation）。這讓工作流在執行特定活動時，可以攜帶一個受信任的執行上下文。系統可以根據這個證明來決定是否允許執行某項高風險操作，確保只有經過驗證且符合合規路徑的請求才能通過。
除了信任機制外的其他重要更新
除了核心的可驗證執行，Dapr 1.18 還在工程實務面做了幾項優化。首先是 Jobs API 正式進入穩定版，這讓開發者可以更可靠地排程未來或週期性的任務。
其次是組件與配置的熱重載（Hot Reloading）功能正式可用。這對運維工程師來說非常重要，因為現在可以在不重啟應用程式、不中斷現有工作負載的情況下更新配置，大幅降低了維運風險。
在網路層面，Dapr 提升了 Actor 模型的運行效率。現在應用程式可以使用單一的雙向 gRPC 流（Bidirectional gRPC Stream）來接收 Dapr Sidecar 的回調，不再需要額外暴露對內的伺服器連接埠。這不僅簡化了網路配置，更縮小了系統的攻擊面，提升了安全性。此外，新版本也正式支援 IPv6 與雙棧網路（Dual-stack Networking），以適應現代雲端基礎設施。
總結與展望
Dapr 1.18 的更新標誌著雲端原生計算的一個轉向：從追求耐用執行（Durable Execution）演進到追求可驗證執行（Verifiable Execution）。在 AI 驅動的時代，信任、來源追溯與加密問責將成為平台基礎設施的內建功能，而非事後補上的插件。
來源：infoq.com
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。