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上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”?
文章指出在大模型时代,智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进,分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型,还给出编排设计和常见策略,最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
对话 Synergy 团队:「龙虾」之后,下一代智能体正演变为「互联网公民」
两年间,AI Agent能力与数量爆炸。Synergy团队认为,下一代智能体应是“智能体公民”,需跨过建立身份、学会协作、实现进化三道门,还探讨了其对互联网的影响及人机共处问题。
AgentAuditor: 让智能体安全评估器的精确度达到人类水平
LLM智能体进化为“行动派”,但自主权带来安全问题。现有评估基准缺乏有效精准评估器,研究者推出AgentAuditor框架及ASSEBench基准,让LLM评估器精确度达人类水平,为构建可靠智能体提供工具。
收手吧GPT-5-Codex,外面全是AI编程智能体!
OpenAI推出专为智能体编程设计的GPT-5-Codex,其在代码重构、审查和缺陷发现上表现提升,具动态资源分配机制。文中还提及Codex起源、Harness概念及OpenAI内部工具,当前编程智能体竞争激烈。
SafeHarness:告别防御盲区,为智能体Harness穿上「全生命周期安全护甲」
在自主AI智能体生态中,Harness是核心组件却易成攻击目标。中国科学院信息工程研究所等推出SafeHarness框架,将防御机制融入智能体Harness运行生命周期,解决现有安全工具缺陷,实现系统级协同防御。
交大&华为联手:AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起,基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架,探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
OpenClaw登顶GitHub,满天飞的智能体Skills要怎样设计?
OpenClaw 4 个月获 250K+ Star 登顶 GitHub。智能体 Skills 给大模型装上程序化记忆,研究者解构其概念,阐述设计模式、获取调度逻辑,也指出安全威胁,呼吁建立客观评价体系。
《2026 OpenClaw 类自主智能体发展白皮书》正式发布 | 中科算网算泥社区
5月20日,中科算网算泥社区发布《2026 OpenClaw类自主智能体发展白皮书》,阐述从“对话式AI”到“代理式AI”的转变。介绍OpenClaw类自主智能体定义、技术剖面、关键能力及系统架构,为从业者提供参考。
个人电脑也能进行智能体RL训练?尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker,这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API,让开发者在不同算力设备启动智能体训练,解决传统RL框架难题,指明下一代智能体基建方向。
对话地平线前高管牛建伟:万亿参数大模型如何重塑具身智能
具身智能赛道分“VLA派”“智驾降维派”和“大模型派”。地平线前高管牛建伟认为VLA是弯路,主张用分层架构,以万亿参数“空间智能大模型”做大脑,VA小模型执行操作,目标是做物理世界的OpenClaw。