「长程工作」共找到 1020 篇相关文章
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。
生成式AI第二阶段：个性化AI助理 + AI Agent将颠覆我们的生活工作方式
生成式AI已迈入第二阶段，核心是能“动手办事”的AI智能体。未来AI以AI助理和AI代理形式存在，两者协同工作将带来工作方式革命，但面临记忆、信任、伦理等挑战。
“豆包工作”已经是我的主力 Agent：查数据、做内容、协作，一条链全接住
这几天豆包工作推出独立应用，作者用两天后将其作为主力 Agent。它把模型能力和工具生态组合成工作系统，能拿齐信息、加工材料，产物可交下一步，还能跨端接力。
破解人机协作密码：工作技能拆成两层，AI执行人类决策成功率狂飙 | ICML 2025
耶鲁和南大研究人员合作的论文提出数学框架，把工作技能拆分为决策层和执行层子技能，揭示人类与AI在这两层面各有所长，优势互补可提升成功率，还为机构适应新工作体系提供指南。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
QClaw V2 升级：微信里直接用的龙虾，真正走入你生活和工作的个人助理
3月8日QClaw发布后文章爆火，近期产品迭代快。QClaw V2引入Multi - Agent机制，可创建多角色AI助手并行工作，还能连接主流办公工具，集成龙虾管家保障安全，实测功能强大，优势明显。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别？它如何工作？如何快速构建智能体？
文章对比AI智能体与传统AI应用，指出前者更像“乐高积木”，可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环，还给出快速构建通用方法，如明确目标、选框架等。
“AI 将取代所有工作！”其实只是科技高管们在做营销，就像马斯克承诺的全自动驾驶汽车永远在下一年
作者Rand Fishkin寻找AI取代大量工作岗位的证据却无果。指出科技高管宣称‘AI会取代所有工作’是营销手段，形成‘AI恐惧与炒作营销飞轮’。历史表明技术进步多创造岗位，AI对就业影响小。
硅谷AI研发精英，每周需工作100小时
在中美争夺AGI“圣杯”进程中，顶尖AI研究员虽拿着高薪，但脑力劳动强度极高。《华尔街日报》披露，硅谷研究员和高管每周工作80到100小时成常态，这虽推动突破，也让从业者面临身心考验与人才流失风险。
给还在大厂工作的朋友 21 条忠告
Addy Osmani分享《在谷歌14年得到的21条教训》，涵盖工程师工作多方面，如解决用户问题、达成共识、偏向行动、清晰表达等，对大厂工作者有指导意义。