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年终总结,通用Agent在企业落地,为什么这么难?到底要怎么做?
文章指出通用Agent在企业落地难,原因有模型本身问题、工程化落地难度被低估、安全合规要求高。还介绍金蝶苍穹Agent平台,它嵌入企业管理场景,有业务模板、开放标准和安全保障。
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。
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。
大模型Agent的下一阶段:可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下,研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统,设计四层渐进式架构,经《卡坦岛》实验,证明自我进化能力,不同模型表现有差异,代码级进化潜力惊人。
字节、阶跃之后,张心皓押注Human Loop:Agent Loop赢家通吃,创业要走另一条路
张心皓曾在字节跳动工作10年,后创业,现做Jovida,目标是“从愿望到行动零摩擦”。他认为Claude Code定义纯Agent Loop上限,创业应做Agent in Human Loop,还分享了产品理念、架构、商业化等看法。
马斯克宣判代码死刑!AI直出二进制,行业教父集体回怼
马斯克在X上称代码正变成下一个汇编,要让AI直接生成二进制,摒弃“源代码”。此言论引发争议,UML之父、《代码整洁之道》作者等教父级人物纷纷回怼,而现实中AI生成代码已成趋势。
2026 年,万物皆 Coding Agent 的平台工程新范式(A2A / ACP / MCP / Skill)
过去 DevOps 工具链复杂,如今 AI 重塑其为 Coding Agent。借助 A2A、ACP、MCP 和 Skill,可构建 Agent 网络。文章分析平台工程演进,介绍相关协议,对比编排模式,还给出 Routa 编排架构实践参考。
万字长文梳理「罗福莉」三个半小时的访谈:2026年不是Agent元年,是生产力爆发年
小米大模型负责人罗福莉在访谈中复盘技术剧变,分享对OpenClaw的认知转变,阐述Agent框架本质,介绍MiMo V2架构选择,探讨人跟Agent共创、多模态Agent等内容,判断2026年生产力将爆发。
AI 写 80%,人修最后 20%:这是什么新赛道?“ AI 代码补锅匠 ”了解一下。
Vibe Coding 成 2025 年 AI 驱动开发核心趋势,强调用自然语言提示让 AI 生成代码。虽可提升效率,但 AI 生成代码有质量、安全等问题,催生付费修复服务,未来“AI+专家”模式或成主流。
测评豆包1.6:我用它开发了一个“聪明的旅行策划Agent”
作者对豆包1.6进行测评,用其构建旅行策划Agent。豆包1.6推理强、有自适应思考模式且计价创新。作者实操构建旅行Agent,结合MCP完成任务,虽有不足但超预期,国内Agent开发生态已成熟。