「工作流构建」共找到 2280 篇相关文章
小企业专属Claude来了！一键接入全套业务流，不用写代码AI自动算账催款
Anthropic推出Claude for Small Business，是全新连接器和工作流包，可嵌入小企业常用工具。操作简便，覆盖多领域，有安全保障，还配套培训课程和线下活动。
8.8k星星！开源的211个专家级Agent，一键接入，一个人就是一个团队
今天推荐agency-agents-zh库，它是agency-agents深度汉化版，有211个精选Agent，适配国内生态。需注意，skill并非越多越好，按需选择，避免浪费资源和输出无效结果。
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
Helidon 引入 Agent 能力，Java 框架开始内建 AI 编排
Oracle 发布 Helidon 4.4.0 版本，对齐 OpenJDK 发布节奏，纳入 Java Verified Portfolio。引入新核心能力、Helidon JSON 库，还增强与 LangChain4j 集成，支持智能体编排。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
PyTorch 基金会迎来 Ray 项目，并推出 Monarch 简化分布式 AI 开发
2025 年 PyTorch 大会上，PyTorch 基金会宣布 Ray 项目加入，还推出 PyTorch Monarch 简化分布式 AI 工作负载。大会突显基础模型开发对透明度和可复现性的推动，基金会欲成开放式 AI 基础设施核心枢纽。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。
Nature子刊 Scientific Data | 九家单位联合打造！AeroFlowData
现有湍流数据库多聚焦中低雷诺数基础湍流问题，难应对复杂工程高雷诺数湍流挑战。西北工业大学联合八家机构建全球共享的高雷诺数湍流数据库AeroFlowData，结合多技术获取数据，收录近40类模型、超500种工况，数据近100TB。