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Langchain 、 Manus 组了一个研讨会:Agent越智能,死得越快!
Langchain工程师Lance Martin和Manus创始人Peak季逸超研讨Agent,指出Agent越智能死得越快,原因是疯狂调用工具致上下文过大。还介绍解决方案,如压缩与总结不同,Manus做减法架构更优。
Agent产品,快者为王?Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来:面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会,两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈,分享Agent未来、相关合作等话题,还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度,指出开发中‘简单’是假象,复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点,通过案例说明其落地困境,提出将其视为系统组件,先求稳定可靠,还提及开发思路、模式及最新进展。
Agentic AI 时代,软件工程如何被重塑|QCon北京2026即将开幕
QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办,以“Agentic AI时代的软件工程重塑”为主题。大会有主题演讲探讨Agentic AI边界,设多个专题解析工程化核心,还关注AI向物理世界延伸,讲师分享一线实践经验。
黄仁勋100万亿预言兑现!易鑫Voice Agent落地,汽车金融迎效率革命
2024年GPT - 4o问世后,Voice Agent创业公司涌现,但通用方案在金融等场景「水土不服」。易鑫深耕汽车金融,自研工业级Voice Agent系统,采用Model + Harness方法论,实战数据亮眼,还将向泛金融领域延伸。
行业迎来大洗牌!4万 Agent 挤进一个机柜,AI Infra 要如何构建?
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后,AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断,Agent 迫使 AI 基础设施重新分工,带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
AI实践|基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent
本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现,涵盖配置、访问方式,还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。
当SFT遇上RL:基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中,SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法,先判断样本学习阶段再匹配优化路径,在多场景实验中表现出色,不过有实验边界。
MySQL复制延迟终结者:AliSQL 高效AI诊断和四大内核级优化
MySQL主从复制延迟损害实例可用性和时效性。AliSQL引入AI诊断定位原因,针对大表DDL、大事务、批量数据处理和小事务高并发四类场景,进行内核级优化,消除复制延迟。
协同办公进入Agent时代,飞书+豆包工作跑在了最前面
本文报道2026飞书未来无限大会,字节跳动发布完成系统性适Agent化改造的飞书8.0,以及国内首个团队智能体产品豆包工作伙伴,原生深度融合打造Agent时代协同办公新方案,披露企业AI选型新趋势,强调企业级AI安全。