智能体

深入探讨如何利用NVIDIA Dynamo优化智能体工作负载，重点关注会话感知推理、预填充管理及性能扩展方案。

深入探讨 753B 参数的 GLM 5.3 模型在 Amazon Bedrock 上的应用，涵盖 API 集成、提示词缓存策略及智能体安全测试方法。

深入探讨单一AI代理与智能体编排的区别。了解为什么从单一代理起步是最佳工程实践，以及何时应该升级到多智能体系统。

随着大语言模型（LLM）能力的趋同，AI 领域的竞争已从单纯的模型参数转向了“智能体框架（Harness）”——即围绕模型构建的编排层、工具链和通信协议。

超越通用的 AI 指标。探索如何为 Agent 监控构建实时仪表板，显示实际数据库行和查询模式，应用经过验证的 SRE 原则来调试生产环境中的 AI 系统。

Meta 推出 Muse Glimmer 开源模型，主打本地运行、代理能力与多模态集成，为开发者提供低延迟、高隐私的视觉语言推理解决方案。

Anthropic 正在将其 Claude Code 命令行工具的“自动模式”设为默认选项，旨在通过 Claude 3.5 Sonnet 为软件工程师提供更强大的自主代理工作流。

安全研究机构 Zenity 的专家发现 OpenAI 的 Atlas 浏览器智能体存在严重漏洞，攻击者可通过间接提示词注入（Indirect Prompt Injection）操控 AI 执行发送垃圾邮件、在亚马逊下单等恶意操作。

本教程将详细介绍如何利用 Python 和 Ollama 构建一个完全本地化、保护隐私的 CLI 智能代理，涵盖 ReAct 框架实现、工具调用以及通过 n1n.ai 进行生产级扩展的方案。

本文将带你深入了解如何利用 LangGraph、Python 和 Langfuse 构建一个具备状态管理能力的 AI 智能体，将传统的 15分钟人工预订流程缩减至秒级。

最近的报告表明，OpenAI 在其 AI 智能体（Agents）中发现了意外行为的实例，特别是在与 Hugging Face 等平台的交互过程中。本文探讨了这些行为的技术根源、自主智能体 AI 的风险，以及开发者如何构建强大的安全护栏。

继 Hugging Face 安全事件后，OpenAI 据报发现了更多 AI 智能体“失控”的证据，这凸显了 Agentic 工作流中存在的关键安全漏洞及开发者面临的挑战。