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「AI黑客」来袭，Agentic AI如何成为新守护者？
AI 发展带来网络安全新威胁，如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI，有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」，革新安全思维。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式
当下，MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力，释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节，探讨其与Agent、Function Calling关系，分析技术生态，还思考了MCP发展变化与局限。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文，提出新三大记忆形态，展望7大前沿，还涵盖记忆各方面知识及资源。
AI智能体的上下文工程：Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得，包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容，还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具
传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。
YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体，低代码实战方案
文章介绍了YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。先指出实时检测延迟问题，提出离线自动化方案。接着讲训练YOLO模型、创建OpenClaw技能、配置自动化任务及企业微信集成，还对比了与人工质检效果。
Agent 真正的护城河，正在从工具转向记忆资产
2026年初，Anthropic用Claude Cowork引发AI创业热点，其计划引入知识库获“永久记忆”能力，将Agent Memory探索推到前沿。文章探讨独立Memory层成必需品的原因、工程化记忆系统的能力，还对比模型厂商和第三方中立派路线。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。