「企业级数据 Agent」共找到 5612 篇相关文章
4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica！Agent即队友，可像同事一样被指派、被追踪！
当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。
ACL 2026 | Spatial-Agent：地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
DevOps之父：发几个Claude Code账号就叫AI转型？Agent用不好是公司的锅
DevOps 之父 Patrick Debois 认为，企业 AI 转型不能仅停留在给开发者买工具，Agent 效果不佳，问题或在公司。开发者要转变思维，改进产出代码的系统，组织要围绕 Agent 重构协作方式。
奥特曼重磅发声：全AI公司是未来！OpenAI官宣Frontier，让管理Agent像管人一样简单
OpenAI推出智能体中枢平台Frontier，可整合企业系统与数据，让智能体稳定运行。目前Anthropic在企业级大模型市场份额领先，OpenAI想借Frontier卡位。该平台已获多家巨头试用，有望拉开AI扎根企业核心业务时代序幕。
当亚马逊云科技拿到“麦克”，一年的云计算叙事都被改写了
2025亚马逊云科技re:Invent大会上，CEO Matt Garman围绕Agentic AI落地发布系列新品。其认为落地需四大支柱，亚马逊云科技带来如芯片、模型等成果，还强调私有数据及开发者工具重要性，多个企业已实践应用。
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来，企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化，将单元格变为AI“工位”，汇集AI工具、沉淀业务系统，还融合表格与文档、支持提醒功能，解决企业痛点。
训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义，建立分类框架梳理现有工作，还指出该领域面临的挑战，为大模型训练提供指南。
Agent 狂欢热潮下的冷思考：为什么规模化落地总是陷入僵局？
Agent热潮下企业规模化落地遇阻，因其与传统AI应用不同，面临弹性、运维和治理挑战。腾讯云Agent Runtime围绕Agent生命周期构建基础设施，覆盖两大核心场景，已获批量验证。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。