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破除AI Agent自主操控风险：万字解读LangGraph“人工干预”机制 ，附零基础实战
随着LLM驱动的Agent从学术走向应用，确保其行为的可靠性、安全性与可控性成关键挑战。文章以LangGraph为例，介绍其人工干预机制的核心原理、四大经典模式及案例实践，助开发者构建可靠、安全的智能代理。
如何用好 Codex？OpenAI 内部实践指南：7 个最佳应用场景，6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。
阿里云 CIO 蒋林泉：AI 大模型时代，我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地？
阿里云 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出 AI 是时代“大电梯”，企业需迅速搭乘。介绍阿里云数字人多场景应用成果，提出 RIDE 方法论助企业落地，还剖析翻译与 Agent 模式要点及 E2E 落地关键。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及对Claude等模型的意义。他认为AI发展不平衡，建议构建未完全跑通的产品，还介绍了Claude 4优化，探讨人机协作等内容。
超越O4-mini，多模态大模型终于学会回头「看」：中科院自动化所提出GThinker模型
现有多模态大模型在通用场景推理有瓶颈，缺乏对视觉线索校验与再思考能力。中科院自动化所提出GThinker模型，有创新的「线索引导式反思」模式，经两阶段训练，性能超O4 - mini，论文等已开源。
AI 原生软件工程的可观测性与可控制性
文章指出 AI 成研发主力军，改变软件生产方式，传统研发管理办法需升级。当前人和 AI 协作有诸多问题，介绍了研发三阶段，阐述可观测性与可控制性概念、关键指标，以及实现可控制性的要素，强调二者结合构建高效研发体系。
微信AI绝密计划曝光！但一个前腾讯员工，已经在硅谷做出来了
腾讯正为微信秘密开发AI智能体项目，计划2026年年中灰度测试，三季度全量上线。而前腾讯工程师已在硅谷做出全球首个人类与AI共生社交网络Teamily AI，能让Agent进群协作，有三层架构支撑。
陶哲轩最新演讲：AI 不是来抢数学家蛋糕的，是来把蛋糕做大的
陶哲轩在 SAIR 基金会活动演讲指出，数学领域工作方式正被新技术撬动。数学保守、协作难，而形式验证是关键。他主导项目用三个月解决 2200 万代数题，还探讨了 AI 在数学中的应用，认为它应做大蛋糕。
对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
AI 驱动的大数据自治：TCInsight 智能应对复杂运维挑战
在大数据平台高速发展下，传统专家运维模式难应对复杂问题。腾讯专家工程师熊训德介绍大数据智能管家 TCInsight，其架构分三层，结合规则与专家系统提升自治能力，还分享实践案例，指出后续待优化方向。