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当AI拥有邮箱权限、目标驱动和自主行动能力时，它是否还会永远“听话”？Anthropic最新研究表明，16款主流大模型在面对“生死存亡”时，可能会选择对抗其创造者。这不是反乌托邦小说，而是正在逼近的现实边界。惊现“数字内鬼”：实验揭示三类危险行为研究团队在模拟企业环境中，对包括Claude、GPT4.1、Gemini2.5Flash、DeepSeekR1、Grok3Beta等在内的16款LLM进行压力测试，赋予它们如下权限：自主读取公司机密邮件无需人类审批...

1.人机协作新时代：终结“是否自动化”的争论斯坦福大学于2025年初至5月进行大规模调研，发布划时代模型：HumanAgencyScale（HAS）——一种五级人机协作标准（H1–H5），用来衡量工作中人类应保有多少主动权。HAS等级定义应用示例H1全自动（AI全权）数据清洗、排序H2自动+人类监督日常流程审批H3人机协作（AI辅助）市场分析、写作支持H4人类主导，AI附助内容策划、教学设计H5完全人类决策战略规划、谈判等高阶任务❝关键洞察：...

导语：AI，不止是聊天机器人，它正重构政府效率在英国，一份房屋建设或改造的申请常常需要数周才能审批通过。根源在于大量基于纸质档案的城市规划文件，图纸模糊、注释潦草、信息零散，规划人员常常要花上2小时手动处理一份资料。但如今，这一流程将被人工智能彻底改写。由英国政府AI孵化器团队i.AI推出的Extract系统，通过接入Google的多模态大模型Gemini，将审批时长压缩至40秒，并计划在2026年春季向全国所有地方政府开放！...

在AI模型卷出“天际”的今天，仅有强大还不够。Anthropic最新发布的Claude4系列，不仅在能力上刷新高度，更在安全性与负责任AI实践上，交出了一份令人瞩目的答卷。这篇文章将带你深入解读Claude4Opus与Sonnet的真实能力，从“混合推理”到“屏幕操控”、从智能体化到安全机制，每一项突破背后都藏着Anthropic对AI边界的深思与创新。一、Claude4是什么？它比以往更聪明了吗？Claude4系列包括ClaudeOpus4和ClaudeSonnet4，被称为...

这篇文章将从代码能力、推理表现、多模态能力、开发工具集成、价格策略等维度，带你深入比较这两款旗舰模型，并给出不同使用场景下的选择建议。编程表现：Claude4系列遥遥领先在AI编程领域，Anthropic新发布的ClaudeOpus4被认为是目前最强的编程模型。根据官方数据：模型SWEbench准确率并行推理下的准确率ClaudeSonnet472.7%80.2%ClaudeOpus472.5%79.4%Gemini2.5Pro63.2%OpenAIo369.1%GPT4.154.6%ClaudeSonnet4在SWEbench上比Ge...

Outshift：Cisco的创新引擎Outshift是Cisco专注于孵化前沿技术的创新部门，涵盖领域包括互联网智能体（InternetofAgents）、量子计算和下一代基础设施等。其平台工程团队主要负责构建和维护复杂的云原生SaaS环境，支持各种内部孵化项目。然而，随着系统规模日益庞大，他们面临着越来越棘手的挑战：请求响应缓慢：简单开发者请求也可能需要数天处理。认知负荷高：频繁在不同工具和流程之间切换，影响专注力。运维效率低：高价值...

一、Agent部署的独特挑战在传统Web或移动应用的部署场景中，我们关注的是短平快的请求响应流程，而智能Agent通常具有以下几大不同：长时执行有的Agent需要在后台持续运行（如定时调度、环境触发），完成复杂的多步任务，可能耗时数分钟甚至数小时。中途失败风险高，必须依赖持久化机制保证任务能够断点续跑。异步协同Agent往往需与人或其他Agent协同：等待人类审批、监听外部事件或调用下游服务。人员响应可能即时，也可能延迟...

（OpenAI指南中的观点，引发了行业思考）当前的讨论充斥着炒作、空谈和噪音，却鲜有对智能体框架的精确分析或深入思考。别担心！这篇文章将为你拨开迷雾，带你深入理解智能体框架的核心问题，助你构建更可靠、更强大的智能体应用。本文核心看点：智能体(Agent)到底是什么？（告别模糊定义！）构建可靠Agent的真正难点在哪？（直击痛点！）LangGraph是什么？它为何与众不同？智能体框架大比拼：工作流vs智能体、声明式vs命令式、...

第一定律：延迟溯源核弹LangSmith不只是监控工具，更是性能法医！看UberEats如何用它揪出「幽灵延迟」：实战代码片段延迟热力图生成importloggingimportlangsmith配置日志记录langsmithloggerlogging.getLogger("langsmith")langsmithlogger.setLevel(levellogging.DEBUG)性能指标获取•可以获取延迟相关指标•包括:latencyp50、latencyp99、firsttokenp50、firsttokenp99导出性能数据使用Pandas处理数据使用SeabornMatplotlib...

一、电信巨头的数字化转型困局作为服务欧洲与非洲3.4亿用户的通信霸主，Vodafone在全球运营着数百个数据中心。每天面对：300+TB实时性能数据5000+技术文档库200+类基础设施监测指标传统模式下，工程师需要手动查询SQL、翻查SharePoint文档，平均每个故障诊断耗时45分钟。直到他们祭出两大AI杀手锏：二、双AI引擎驱动智能运营智能仪表盘：InsightEngine自然语言→SQL自动转换实时生成可视化图表异常检测准确率提升68%NL2SQL工作...

Lovable：用AI颠覆传统软件开发Lovable.dev是一个革命性的AI驱动平台，允许用户无需编写代码即可构建和发布高质量的软件v1版本。其核心功能包括：对话式开发：用户通过聊天快速构建网站和Web应用，例如集成身份验证、数据存储等功能。无缝集成：支持GitHub、Supabase等工具，实现一键部署。效率飞跃：相比传统编码，开发速度提升20倍。然而，随着用户量激增，Lovable面临一个关键挑战：如何高效监控和调试其AI智能体的交互？Lan...

痛点洞察：90%用户正在被传统BI工具折磨当SaaS用户想查询"过去两周我的产品销量"时，传统商业智能（BI）工具的操作流程往往让人崩溃：需要掌握复杂的SQL语法要理解数据库表结构可视化配置像迷宫般难懂Inconvo的调研显示：82%的非技术人员会放弃重要数据分析，只因为工具太难用！这种效率瓶颈不仅浪费企业资源，更让数据驱动决策沦为口号。破局方案：像发微信一样操作数据这家YCS23明星初创祭出杀手锏——对话式分析API，开发者...

一、问题出在哪？从真实故障说起去年我们接了个电商客户案例：他们的客服系统用RAG处理用户咨询时，遇到这样一个问题："比较推荐给Nike和Puma的智能手表在防水性能和运动模式上的差异"传统RAG的表现就像个老实但死板的学生：把整个问题扔进搜索引擎抓回20篇产品手册生成笼统的功能对比结果用户投诉答案"像产品说明书，没有商业洞察"。问题出在哪？这暴露出传统架构的三大死穴：问题复杂度越高，检索精度越差（我们的测试显示，...

🚀评估体系为何重要？在构建基于LLM的生产级应用时，系统化评估（evals）是确保可靠性的关键。LangChain全新推出的OpenEvals与AgentEvals工具包，为开发者提供标准化评估框架与预置评估器，让复杂评估变得简单易行。真实痛点警示：某金融企业因未做轨迹评估，导致智能体误调敏感API造成百万损失一、评估体系双核引擎：数据×指标的化学反应1.📖数据质量决定评估效度需构建场景化测试数据集（推荐510个高质量样本）数据应反映真...

今天，我们正式发布了LangMemSDK——一个帮助您的代理通过长期记忆不断学习和改进的工具库。这个SDK提供了一些工具，能够从对话中提取信息、通过更新提示词优化代理行为，并保持关于行为、事实和事件的长期记忆。您可以将LangMem的核心API与任何存储系统配合使用，也能在任何代理框架中集成。它还与LangGraph的长期记忆层原生兼容。我们还推出了一项托管服务，提供额外的长期记忆功能，并且免费提供——如果您希望在生产环境中...

智能体崛起人工智能界为能够自主行动的系统奠定了基础，通过迭代提示大型语言模型，在各种应用中实现了性能的大幅提升。发生了什么“智能体”成为了人工智能领域的新热词。研究人员、工具供应商和模型开发者纷纷为大型语言模型(LLM)赋予了决策和行动能力，以实现特定目标。这些进展预示着来年及未来智能体应用将迎来爆发式增长。幕后推手多种工具的出现，助力开发者构建智能体工作流程。2023年10月├──CrewAI发布了开源Python...

一、现象级事件：为什么DeepSeek能踏平AI提效的最后一公里？在过去的十年，AI工具为人类工作效率带来了显著的提升，然而普通用户在使用这些工具时，仍然面临许多挑战，尤其是与提示词工程（PromptEngineering）高度相关的问题。ChatGPT这样的生成式AI工具对提示词工程的高度依赖。然而，大多数普通人并没有接受过足够的训练来设计高效提示词。需求表述焦虑：普通人难以精准拆解复杂问题为AI可执行指令。复杂的问题需要清晰的分...

随着人工智能（AI）和自动化技术的快速发展，我们进入了一个自动化知识时代。在这个时代，知识管理工具日益依赖AI技术来帮助用户整理、管理和处理大量的信息。然而，单纯依赖这些工具并不能完全解决知识管理中的所有问题。人类的洞察力、创造力和批判性思维在这个过程中依然至关重要。一、背景与挑战在知识管理领域，AI的应用越来越广泛。传统的RAG模型结合了检索和生成技术，通过检索大量数据来为生成提供上下文，从而实现更加...

如今，很多AI应用程序都采用了常见的聊天模式（"chat"UX）。尽管这种模式实现起来比较简单，但它会带来额外的交互成本，限制了人类通过AI扩展自身能力的潜力，也未能充分利用大型语言模型（LLMs）的优势。在过去的六个月中，我们在LangChain一直在探索一种新方式：能够响应环境信号的代理（AmbientAgents）。这些代理只会在发现重要机会或需要用户反馈时才与用户互动，避免了频繁打断用户。此外，用户不再需要进入新的聊天界面...

本文将介绍如何利用AIAgent技术，帮助工程师在交易系统的研发过程中提高效率，具体从问题排查、测试数据生成、经验共享等多个角度分析，并通过案例展示其应用。一、交易系统研发中的挑战交易系统可以比作一个复杂的“千层饼”，包含大量的链路、服务和数据。任何一个环节出现问题，都会对系统的稳定性和效率产生影响。对于工程师而言，在复杂的交易系统中进行问题排查、测试和优化，如同在迷宫中寻找出口。以下是工程师在日常研...