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为AI智能体选型、验收、优化提供量化依据：首部评估标准公开征集中

AI智能体成2025年十大战略技术趋势之首，到2028年至少15%日常工作决策将由其自主做出。但企业面临信任鸿沟，缺乏评估规范。首部聚焦AI智能体应用的团体标准公开征集起草单位与起草人，适用于多方，有核心内容与价值。

目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断，易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架，用分解式评分机制，揭示过去高估越狱攻击威胁，为评估建新标准。

本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。

近期OpenClaw走红，AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”，但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》，现公开征集起草单位与起草人。

埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench，构建8个任务的数据集，提供标准化评估流程与开源工具包，解决评估缺乏标准等问题，推动可解释AI向可靠、透明发展。

用Claude Code等写代码常需排队，Vibe Kanban思路直接，把AI coding agent当“同事”，用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多，有多种使用场景，5分钟可上手。

实时全球情报仪表盘是AI驱动的态势感知界面，集成新闻聚合、地缘政治监测与基础设施追踪。数据源多为免费公开API，低延迟更新。有多种功能，技术栈丰富，聚合多领域65+外部数据源。

Everywhere是两个学生辍学开发的开源交互式AI助手，能感知屏幕内容，在任意界面使用。它功能多、细节优，支持多场景，集成多种AI模型，使用简单，还提供个性化体验。

近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。

复旦大学和字节跳动团队联合提出CreatiDesign新模型，可实现高精度、多模态、可编辑的AI图形设计生成。它解决了以往方法在处理图形设计时的难题，在多维度评估基准上表现出色，还支持多轮编辑。