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从概念到生产级部署:AWS如何破解Agentic AI落地难题?
红杉美国合伙人预测2025年是AI agent元年,但此前Agentic AI落地难。AWS在纽约峰会推出系列产品,如Amazon Bedrock AgentCore等,完成从存储到市场的升级,有望推动企业构建Agentic AI。
AI Agent做PPT卷疯了,最强选手被挖掘出来了
2025年是AI Agent元年,做PPT成成果显著领域。Agent能自主完成PPT全流程,解决此前导出编辑难题。文章对比GenSpark、天工Agent等产品在不同场景做PPT的表现,为用户选择提供参考。
8.8k星星!开源的211个专家级Agent,一键接入,一个人就是一个团队
今天推荐agency-agents-zh库,它是agency-agents深度汉化版,有211个精选Agent,适配国内生态。需注意,skill并非越多越好,按需选择,避免浪费资源和输出无效结果。
Claude Code 推出 Agent View 功能,一键管理所有会话
Claude Code 推出 Agent View 功能,可同时派出一群 AI agent 干活,在一个屏幕管理所有会话。通过 `claude agents` 命令,能让各会话互不干扰工作,界面按状态分组展示,还能就地回复、随时进出,且后台跑不会断。
硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【上】
本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎,介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧,对构建生产级 Agent 系统有参考价值,下篇将介绍更多实践。
Claude不到4%,全军覆没!一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想
新智元报道,UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷,用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示,Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%,多数模型全军覆没,暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。
红杉对话 LangChain 创始人:2026 年 AI 告别对话框,步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase,探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年,这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等,指出 Memory 是壁垒,交互需同步与异步结合。
MiniMax 怎么做 Agent:Model-Harness 协同只是第一步,还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步,发展成桌面应用 MiniMax Code,形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势,指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
《动手写AI Agent》权限与安全:让 Agent 不敢乱来
文章指出LLM不理解操作后果,不加权限的AI Agent如定时炸弹。介绍权限模型设计,采用Deny→Ask→Allow三层过滤;给出权限规则结构,用glob模式匹配工具参数;还解释用glob而非正则的原因。
Agent 看板门禁:构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例,阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束,强调 Gate First 理念,即先确认可验证状态再推进协作,还提及运行时边界等重要概念。