「Agent任务」共找到 4248 篇相关文章
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。
Claude Opus 4.7连夜突袭：或将抢走全球7亿打工人饭碗！
Anthropic正式发布Claude Opus 4.7，定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流，视觉能力大幅提升，在多方面超越对手，普通用户使用有三大变化。
OpenClaw构建自我迭代AI助手笔记
作者花3天体验OpenClaw，构建银行客户经理助手场景，验证通用智能体框架可用性。介绍Agent构建、迭代、交流及评估能力构建过程，对比OpenClaw与Claude Code、OpenViking，指出记忆系统问题，肯定专属智能体提升生产力的可行性。
OpenClaw逼出Claude最强反击！GUI操控电脑和真人无差别，网友：这得花多少token？
Claude Code升级Computer Use能力精准反击OpenClaw，基于GUI操作，像真人操控电脑。升级后无需API或CLI改造，能操控传统软件，还上线远程控制、定时任务功能，有安全分层设计。已向Claude Pro和Max用户开放。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。
企业养虾🦞（OpenClaw），虾住在哪里比虾本身重要
文章从企业 Agent 落地角度，探讨让龙虾发挥价值的方法。指出企业养虾和个人不同，需建知识体系，包括数据、关系、操作和技能四层。还以飞书为例，说明其优势，并强调知识体系才是企业真正资产。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。
Karpathy刚开源的autoresearch，我拿来优化龙虾skill，成功率从56%飙到92%
Karpathy发布开源项目autoresearch，可让AI优化AI。作者分享用其优化skill的实践，介绍优化流程，指出可将模糊表述拆成可判断是非题，还提及定义评估标准的方法与常见错误修正。此外，还能用于代码性能优化。
我给 OpenClaw 杀了 47 次僵尸进程，终于想明白了一些事
作者分享使用OpenClaw的经历，吐槽其部署、二开及钉钉通道集成问题，分析它火的原因，对比本地与云上沙箱模式，反思Skill与传统Agent工程、AI交付产品局限，指出AI应用工程化仍重要。
不会拍照有招了！北大彭宇新团队开源首个美学指导大模型Venus，帮你拍好照｜CVPR 2026
北大彭宇新教授团队针对现有大模型在摄影指导上的不足，定义美学指导任务，构建数据集AesGuide，提出美学指导大模型Venus。相关论文被CVPR 2026接收并已开源，Venus在多项评测中优于现有方法。