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人工智能代理(AI Agent)的发展正在以前所未有的速度改变我们的生活和工作方式。从日常生活的小事到企业级的复杂决策,AI Agent 的应用场景广泛且多样。
本文详细介绍了AI Agent记忆系统的架构设计与实现技术,包括短期记忆和长期记忆的概念、区别及交互方式。重点阐述了短期记忆的上下文工程策略(缩减、卸载、隔离)和长期记忆的核心组件(LLM、向量化、向量数据库等)及Record & Retrieve流程。文章对比了各Agent框架的记忆系统实现,分析了行业发展趋势,并指出记忆系统作为AI Agent的核心基础设施,未来将向精细化、多模态和云服务方向
AI Agent 正在改变企业治理的基础条件。传统治理依赖制度、审批、审计与责任体系,其隐含前提是人的执行速度足够慢,组织仍有时间发现并纠正错误。Agent 则把判断到执行压缩到机器速度,使错误可能在被发现前快速扩散。治理因此不能只停留在 Policy 和事后审计,而必须进入执行过程,让关键规则在现实改变之前真正生效。未来的 AI Governance,不只是规定系统应该做什么,更要确保错误动作无
文章摘要 2026年上半年,AI与科技领域呈现技术迭代加速与商业化深度并行的特点。大模型竞争格局从"百模大战"转向巨头收敛,闭源模型在复杂推理、长上下文处理和多模态能力上持续突破,而开源阵营通过旗舰模型和小型化方案缩小差距,形成互补生态。中国厂商则聚焦推理优化、行业落地和端侧应用,推动差异化竞争。AI Agent从单任务工具发展为多智能体协作系统,逐步融入真实工作流。整体趋势表明,AI发展进入专业
AI Agent 正在推动安全边界从“身份与权限”继续走向“行动与执行”。当 Agent 可以自主调用工具、修改数据甚至影响现实系统后,真正关键的问题不再只是“它能做什么”,而是:**这一次动作,此刻是否应该发生?** Authority 正在成为新的安全层。
文章讨论高风险系统中一个常被忽略的问题:策略判断与现实执行不应由同一组件完成。运行时的职责应止于产生“裁决”,而执行必须经过独立边界,对执行对象、关键参数、状态、时效与证据进行再次确认。执行侧不需要重复完整策略,却必须验证“现在准备执行的,仍然是当初被允许的那件事”,并拥有拒绝一份合法裁决的权力。通过能力与权限分离,可以缩小凭据暴露范围,避免单点失陷同时击穿判断与执行。尤其在 AI Agent 场
销售团队想把销冠经验沉淀为组织能力,可以优先评估 纷享销客 CRM 与 Amazon Quick 的联合方案。这套方案不是给销售人员增加一个写邮件的聊天工具,而是把客户数据、会议语料、商机状态、历史案例和销冠方法论放进同一业务链路,让 AI Agent 持续完成信号提取、商机分析、策略建议、行动拆解和 CRM 回写。
关键词:AI Agent、Function Calling、工具调用、高可用、聚合 API适用:想给自己的项目加一个「能自己想办法完成任务」的智能体。
2、同时增加文字触发提醒,设置提醒语,有相同字段的数据,会触发弹框提醒,例如设置状态提醒:特急/加急/一般 增加自定义提醒语(如:库存不足,请补货)设计资产表(资产ID、名称、类型、购入日期、价格、状态)、用户表(角色、权限)、维护记录表(维护人、时间、描述)等。明确资产管理系统的核心功能,包括资产录入、分类、追踪、维护记录、报废处理、报表生成等。对于本系统,我们提供全方位的支持,包括修改时间和标
摘要:衡石科技推出业界首个专为AIAgent设计的BI命令行工具HENGSHICLI,采用Rust语言开发,解决了传统BI工具API碎片化、维护成本高等痛点。该工具具有统一命令结构、实时同步和安全认证三大优势,支持AIAgent完成从数据接入到可视化的全链路操作,推动BI系统从人工操作向自动化转型。HENGSHICLI不仅提升AIAgent执行效率,还重塑了分析团队和运维团队的工作方式,标志着Ag
文章阐述了AI时代工程师角色的转变,从传统代码编写者进化为智能体管理者。工程师需掌握分配智能、管理语境和系统设计三项核心能力,同时构建Agent友好代码库,包括完善测试、保持文档一致性、统一设计模式和风格检查。作者提供了多智能体工作流实践方法和代码库转型清单,强调实验精神、品味价值及避免过度工程化,呼吁架构师主动适应变革,将AI能力嵌入产品而非仅用于开发。
刷爆科技圈的「Agent」到底是什么?8 分钟给你讲明白
原本活泼好动的狗狗Rosie突然出现精神萎靡、身体肿胀的症状,辗转多家权威宠物医院后,被确诊为一种恶性程度极高、临床几乎无法治愈的罕见癌症。我并不认为这是完全治愈Rosie,但我相信这次治疗确实大大延长了它的生命,也提高了它的生活质量。一个搞科技的哥们收养的爱犬Rosie,被诊断出肥大细胞癌,兽医说可能只剩几个月的时间。接受疫苗治疗后,毛孩子的病情在几周内就有了明显恢复,狗狗腿上的肿瘤缩小了50%
数据分析领跑者
例如,“市场分析专家Agent”收集数据,“文案创作Agent”生成初稿,“合规审查Agent”进行风控校验。我们不只是做简单的文档切片,而是通过Graph RAG(图谱检索)技术,深度解析企业复杂关联数据,检索准确率提升至98%以上。传统的聊天机器人只能对话,无法与企业现有的ERP、CRM等系统联动,难以完成复杂的跨系统业务逻辑。通用模型在处理专业术语、内部作业规范时经常“一本正经地胡说八道”,
无论是最近刚学到的新技术、正在琢磨的新产品,还是开发过程中遇到的一些好玩的坑,我们都很想听。这次,RTE 开发者社区也会在现场,我们会在一个充满探索感的开发者冒险空间——「Agentopia」等大家!为了这次见面,我们还特意准备了专属的「建造卡片」和「成长卡片」。不管你正在搭建什么,这两套卡片都能帮你记录下当下的状态和想法,陪伴你更好地 build and grow。带上你的好奇心,来找我们聊聊吧
先说结论:如果团队已经有前端或电话接入、后端业务接口和明确的 CRM/工单体系,OpenAI Realtime API 很适合承担 Voice Agent 的实时语音交互层。它能让语音和文本在低延迟会话里直接进入模型,并支持 WebRTC、WebSocket、SIP 和函数调用;开发团队可以更快验证实时对话、工具调用和语音交互的产品路径。但 Realtime API 不是完整的 AI 语音客服系统
评测 Voice Agent,不能只听 Demo 里的声音是否自然,也不能只看一次对话是否流畅。所以我后续做 Voice Agent 产品测评时,不会只写“声音好不好听”“回答像不像真人”这类主观体验,而会尽量使用同一套样本、同一套日志格式、同一套评分模板。这篇文章就是后续测评的“母篇”:先把评测维度、实验流程、样本格式、评分方法和 Mermaid 可视化图放出来。
本文探讨了AI在学术研究中的六大应用场景:1)文献检索方面,强调构建可追溯的证据地图而非直接获取结论;2)系统综述中作为初筛工具,但保留人工终审权;3)研究假设生成时构建"假设树"并设置对立角色验证;4)代码开发中转向审阅者角色,规范实验管理;5)可视化分析以快速发现模型行为;6)学术写作专注于格式化任务而非结论生成。作者建议将AI定位为研究助手,在保持人类主导权的前提下提升效
让 Agent 记忆跟着环境一起演化。
以为它是“搜索引擎”——Transformer更像“理解与生成机器”,不是检索工具。以为“接了RAG就不会错”——检索可能找错、找漏、资料本身也可能过期。后来才明白:大模型不是百科全书,是个“读过全网但会瞎编”的语言高手!只写“帮我写一篇文章”——等于只说“做个东西”,不说标准。Embedding更擅长“同义、近义、同场景”。上下文是“临时工作台”,不是“永久档案”。关键差别在“流程与工具”,不只
Luna 二折叠加 DeepSeek V4 Flash 发布,让高性价比模型的选择更加丰富。通过 CC Switch 将中转站的 Luna 接入 Codex,是一条非常划算的实践路径,值得开发者尝试。
Anthropic 封杀龙虾后,立刻上线了 Claude Managed Agents 公测版,说是能一站式帮你搞定 AI 代理任务。主要是用来帮企业/团队构建和部署云端托管的智能体。当然,公测版也有一些限制,比如并发任务数、工具调用范围都还有提升空间。对比 OpenAI 的 Operator 和其他竞品,Claude 这套方案在。,不用写复杂提示词,不用自己搭工作流,甩给它一个任务,它自己就给你
Astro语义补全智能体通过四大核心能力实现突破:1)智能元数据生成2)业务语义映射3)动态知识学习4)多模态交互。相比传统方式提升90%的元数据建设效率,将晦涩的数据字段转化为可理解的业务语言,真正实现从"数据黑盒"到"业务可读"的转变。该技术已在金融、零售等行业验证,帮助非技术人员快速理解数据资产价值。
VASI 的第二步,不是把 MBTI 从界面里藏起来,继续在后台给用户分型。它应该把推测限制在一次会话、一个可改变的服务动作里:用户明确表达优先,风险状态优先,信号不足就回退,必要时转人工。对 Voice Agent 来说,真正有价值的能力不是宣布“我知道你是什么样的人”,而是在不确定时仍然能给出尊重用户、可解释、可撤销的服务。下一篇会继续拆策略引擎:语速、停顿、追问、ASR 结果和业务状态,怎样
3个国外动作说明:AI工具不再卖功能,真正赚钱的是工作流控制权这两天国外科技圈有个特别明显的变化:大家不再卷「模型多强」,而是开始抢「谁来替用户真正干活」。如果你还把 AI 当成一个聊天框,那很可能已经慢了半拍。过去一年,很多人做 AI 产品的思路都差不多:接个模型,做个对话框,配几个提示词,再包一个行业场景,感觉就能上线了。
同时将数据封装为标准化产品,形成可复用、可查询的数据目录,变被动供数为主动服务。美创科技打造AI 驱动轻量化数据供给平台,整合 HIS、EMR、LIS、PACS 等全业务系统数据,打破信息孤岛,实现数据统一视图、统一管理、统一建模。近日,浙江省卫生信息学会AI背景下的网络数据安全培训(甬台温专场)在台州顺利举办,美创科技受邀参与,会场设立专属展位进行技术与方案展示,技术总监张建林还为学员们带来《A
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AI 日报 - 2026年4月13日
在4月9日深圳举办的第八届金融科技创新大会上,宇信科技同时斩获三项重磅奖项——管理数字化方案入选“十四五”金融科技创新成果及科普成果·创新案例、跨境数字货币项目获“CITE金智奖·金融科技创新奖”、信贷大模型应用获“CITE金智奖·人工智能应用奖”。