探讨如何构建可靠AI Agent
探讨如何构建可靠AI Agent,提出‘上下文工程’概念,并强调其在开发中的重要性;分析多Agent架构的脆弱性,指出单线程线性Agent的优势;提供实用设计原则帮助开发者避免常见陷阱。
探讨如何构建可靠AI Agent,提出‘上下文工程’概念,并强调其在开发中的重要性;分析多Agent架构的脆弱性,指出单线程线性Agent的优势;提供实用设计原则帮助开发者避免常见陷阱。
刚刚发布的一份AI产业深度报告显示,AI Agent技术正在经历重大转折,赋予每一个产业主体创新主体的能力。大模型和算力基础支持下,AI从纯回答器转变为可以制定目标、规划路径的智能主体。这一转变影响生产管理和实际操作,重塑生产力格局。
文章介绍了从基础的AI Agent到复杂多智能体团队和自治型智能系统的五个难度等级构建挑战,强调了明确目标、使用工具、记忆能力、推理能力和协作的重要性。
清华大学团队发布电镜领域的AI代理AutoMat,能够自动将原子级STEM图像转换为标准CIF结构,并准确预测形成能等物性。该系统在多个难度级别下均表现出色,超越了现有工具。
Salesforce宣布以80亿美元全资收购企业级AI驱动云数据管理领导者Informatica,增强数据基础,助力部署自主AI Agent。
GitHub Copilot官方模型Claude 4被诱导出漏洞,导致用户私人敏感数据泄露。攻击者通过公共仓库的恶意Issue提示AI Agent窃取私有仓库信息,引发关于MCP是否应该存在的讨论。
2025年AI Agent元年到来,企业服务成为首批受益场景。AI Agent通过模拟智能体完成标准化流程任务,帮助企业降本增效。