搜索：工程支持工作流

「工程支持工作流」共找到 2227 篇相关文章

来自 Manus 的一手分享：如何构建 AI Agent 的上下文工程？

Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择，给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则，助开发者少走弯路。

复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。

LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商，将Agent开发分三层：Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念，强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。

马斯克版微信XChat将于4月17日上线，支持中文版。其核心主打加密聊天，功能有文字、图片等发送及视频通话，还内置Grok模型。不过网友质疑其难成功，因X已有聊天功能，且微信生态难撼动，市场竞争大。

日常常用翻译工具依赖云端，有隐私风险。开源离线翻译项目`Argos Translate`，基于Python开发，支持多语言互译，有多种使用形式。虽翻译精度略逊，但隐私性好、可自由部署，适合有安全需求的用户。

新加坡等多所高校联合发表医疗智能体综述研究。医疗智能体有感知 - 认知 - 行动闭环，能深入临床长链条工作流。综述剖析其架构、协同机制、应用场景与安全挑战，还探讨评估及发展方向。

Anthropic宣布支持SB 53法案，认为其为监管强大AI系统提供基础，通过透明度实现监管。该法案对大型AI公司提出多项要求，不过部分强大模型或不被涵盖。其他主要AI公司和部分风投机构则抵制该法案。

本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。

Anthropic在Claude Code中引入对连接远程MCP服务器的支持，开发人员无需手动本地服务器设置就能集成外部工具和资源，还支持通过HTTP或SSE的OAuth 2.0进行身份验证，不同人对此功能看法不一。

黄仁勋在CNN访谈称每天用AI，认为提示工程是高级认知技能，AI会重塑工作非消灭岗位，还提及中国市场重要性，宣布H20获批入华、将发新显卡RTX Pro，不过其他专家看法不一。