「工程化流程」共找到 2015 篇相关文章
00后MIT华人女生辍学创业，已融1.5个亿
00后华人女生Jessica Wu从MIT辍学，创立Sola Solutions，定位RPA界Copilot，获2100万美元融资。公司用LLM和计算机视觉构建自动化流程，已应用多行业，收入增长快。
MCP 火爆半年后，是时候对它“祛魅”了
2024 年 11 月 25 日，Anthropic 发布的 MCP 协议意义重大，解决了 AI 模型与工具、数据源集成的碎片化问题。文章深入探讨其架构、价值、影响及趋势，还采访专家解答相关疑问。
windsurf分享了他们对构建Agent应用的认知。
windsurf发表博客讨论Agent，指出构建Agent应用存在认知误区，分享灵魂四问分析框架评估其‘含金量’，还提到苦涩教训，提醒警惕过度设计，拥抱规模化、通用化方法。
清华开源｜做一门课要3天？用 OpenMAIC，30分钟生成完整互动课堂｜GitHub 15.6k
OpenMAIC 是清华开源的 AI 互动课堂平台，能将主题或学习材料快速转化为完整互动学习体验。它把课堂拆成多种交互组件，架构设计出色，支持多 LLM 服务商，还能在聊天应用生成课堂。
多模态Deep Research，终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench，将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务，覆盖 19 领域，把评估拆成 3 段管线、12 指标，强调过程证据链。
Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！
Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。
微软开源AI量化神器Qlib
微软开源AI量化平台Qlib，支持多样机器学习范式，解决量化投资挑战。包含数据处理等完整流程，有安装、数据准备等说明，还提供自动化和定制化工作流，以及应对挑战的方案和性能对比。
微软开源Skill训练框架，让Agent白天干活，晚上自动复盘，Skill的自进化终于可监控了
微软开源SkillOpt v0.2.0，加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill，有透明化、质量控制等特点，适合重复、可评估任务场景。
OpenClaw现在可以直接生成视频了，支持12家视频模型提供商
Peter Steinberger宣布OpenClaw新版推视频生成功能，让Agent完成文本到视频流程。它集成12家视频生成提供商，异步生成，使用简单，支持丰富参数配置，官方文档见https://docs.openclaw.ai/tools/video-generation 。
Agent = Model + Harness，一个可能成为2026年出圈的新概念
文章提出新概念Harnesses Engineering，认为Agent = Model + Harness，阐述了Harness的作用、核心组件，还提及模型训练与Harness设计的耦合及Harness工程未来，指出需‘Harness思维’让AI驱动工业革命。