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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。
OceanBase湖库一体，重新定义AI数据库
AI时代数据库面临变革，使用者从人类应用扩展到Agent，管理的数据和承载的工作负载也发生变化。OceanBase坚持一体化设计，发布湖库一体的AI数据库，解决AI生产系统的数据基础设施问题。
颤抖吧，Bug！OpenAI放出GPT-5「夜行神兽」，命中92%漏洞
OpenAI推出用GPT - 5找修安全漏洞的智能体Aardvark，处beta测试阶段。它开创‘防御者优先’范式，实战识别漏洞率达92%，能强化安全体系。其工作原理独特，与传统技术不同。
Kubernetes v1.36 发布：安全默认配置强化，AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本，代号Haru，含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA，AI方面适配工作负载需求，还引入新功能，同时移除部分旧功能。
炸裂，Directus要干掉后台团队！GitHub 31K+星神器：SQL秒变API，你只管设计界面！
Directus是开源开放数据平台，能将SQL数据库升级为有REST+GraphQL API的实时数据后端，提供无代码数据管理界面。它功能亮点多，技术架构优，适用于多种场景，与同类项目相比有独特优势。
从像素空间走向数据流形：生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛，但对对抗样本脆弱，制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作，提出基于一致性模型的对抗净化方法（CMAP），实验表明其在不同场景下鲁棒性强，为对抗防御提供新视角。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
CrowdStrike联手Meta发布AI安全基准，让AI在真实网络攻击中证明自己
美国网络安全巨头CrowdStrike与Meta在Fal.Con 2025大会联合推出开源基准测试套件CyberSOCEval，旨在评估AI大语言模型在真实SOC环境下的网络安全能力，它源于Meta之前框架，开源供全球开发者使用。
3000块钱，这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同，成本低、部署快。团队认为数据是关键，还计划搭建机器人数据 infra，预计新模型范式很快出现。
告别人工干预！KDD Cup 2026 Data Agents 赛道：定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道，由香港科技大学（广州）和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预，具备自主任务分解等能力，还推出 DataAgent - Bench 测试平台，有丰厚奖励，公布关键时间节点。