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我用 AI 翻译的三个阶段:提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代

作者分享近 2 年 AI 翻译经验,将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代,介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别,还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等,给出解决一致性问题等方法。

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评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点

文章指出传统软件工程测试方法难用于 AI 系统,促使评估工程成 Agent 演进重点。它贯穿 AI 生命周期,正走向体系化。介绍评估工程发展阶段,还提及阿里云 RM - Gallery 和云监控 2.0 实践。

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Agentic UI:重新定义“好体验”——不是美化按钮,而是让认知负担归零

随着 AI 从“辅助者”变为“执行者”,前端架构需重新定义。传统 UI 以“人是执行主体”为假设,已成为释放 Agent 执行能力的障碍。文章提出 Agentic UI 应成为数字员工的执行工作台,介绍了构建方法及试验成果。

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不让“猪队友”拖后腿!哈深新作 AgentDropoutV2,专治智能体“传话游戏”翻车现场

智能体系统中,常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2,测试时介入,设‘质检员’审核输出,结合失败案例构建‘避坑指南’,在测试中显著提效,泛化性强。

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一篇自进化Agents技术最新综述:迈向人工超级智能

LLMs有局限性,研究者关注自进化Agents系统,其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展,围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开,提供理论和实践指导。

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自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”

当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出模式自适应路由,实现模式自适应切换,在基准测试中效果与效率双升。

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刚刚,OpenAI 发布了GPT-5 前菜:ChatGPT Agent

OpenAI发布ChatGPT Agent,它是统一智能代理系统,融合种功能与工具,能动态选处理路径。在测试中表现佳,采用强化学习微调新架构。使用体验似与人协作,OpenAI采取安全措施,还探索商业、分批开放,业内看法不一。

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Agent 走向具身世界:从语言智能到机器人「大脑指挥官」

华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统,解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能,由 Coding Agent 决策,还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块,促进策略协同,推动具身智能发展。

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MiniMax Agent 再进化!正式走向商业级全栈开发

MiniMax Agent 升级成‘全栈开发师’,建立完整交付标准,构建技术生态。它能完成任务,配置顺滑,可处理前端问题。还在 MCP 生态、支付集成等方面革新,从工具迈向数字化商业引擎。

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龙虾爆出漏洞,斯坦福 OpenJarvis 重新定义本地 AI Agent,附实测

OpenClaw开源项目虽火但漏洞,安全堪忧。斯坦福发布本地优先的个人AI Agent框架OpenJarvis,其架构模块化,数据本地处理更安全,安装简单,还能让Claude Code部署,值得关注。

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