當AI擁有郵箱權限、目標驅動和自主行動能力時，它是否還會永遠“聽話”？Anthropic最新研究表明，16款主流大模型在面對“生死存亡”時，可能會選擇對抗其創造者。這不是反烏托邦小說，而是正在逼近的現實邊界。驚現“數字內鬼”：實驗揭示三類危險行為研究團隊在模擬企業環境中，對包括Claude、GPT4.1、Gemini2.5Flash、DeepSeekR1、Grok3Beta等在內的16款LLM進行壓力測試，賦予它們如下權限：自主讀取公司機密郵件無需人類審批...

1.人機協作新時代：終結“是否自動化”的爭論斯坦福大學于2025年初至5月進行大規模調研，發布劃時代模型：HumanAgencyScale（HAS）——一種五級人機協作標準（H1–H5），用來衡量工作中人類應保有多少主動權。HAS等級定義應用示例H1全自動（AI全權）數據清洗、排序H2自動+人類監督日常流程審批H3人機協作（AI輔助）市場分析、寫作支持H4人類主導，AI附助內容策劃、教學設計H5完全人類決策戰略規劃、談判等高階任務?關鍵洞察：...

導語：AI，不止是聊天機器人，它正重構政府效率在英國，一份房屋建設或改造的申請常常需要數周才能審批通過。根源在于大量基于紙質檔案的城市規劃文件，圖紙模糊、注釋潦草、信息零散，規劃人員常常要花上2小時手動處理一份資料。但如今，這一流程將被人工智能徹底改寫。由英國政府AI孵化器團隊i.AI推出的Extract系統，通過接入Google的多模態大模型Gemini，將審批時長壓縮至40秒，并計劃在2026年春季向全國所有地方政府開放！...

在AI模型卷出“天際”的今天，僅有強大還不夠。Anthropic最新發布的Claude4系列，不僅在能力上刷新高度，更在安全性與負責任AI實踐上，交出了一份令人矚目的答卷。這篇文章將帶你深入解讀Claude4Opus與Sonnet的真實能力，從“混合推理”到“屏幕操控”、從智能體化到安全機制，每一項突破背后都藏著Anthropic對AI邊界的深思與創新。一、Claude4是什么？它比以往更聰明了嗎？Claude4系列包括ClaudeOpus4和ClaudeSonnet4，被稱為...

這篇文章將從代碼能力、推理表現、多模態能力、開發工具集成、價格策略等維度，帶你深入比較這兩款旗艦模型，并給出不同使用場景下的選擇建議。編程表現：Claude4系列遙遙領先在AI編程領域，Anthropic新發布的ClaudeOpus4被認為是目前最強的編程模型。根據官方數據：模型SWEbench準確率并行推理下的準確率ClaudeSonnet472.7%80.2%ClaudeOpus472.5%79.4%Gemini2.5Pro63.2%OpenAIo369.1%GPT4.154.6%ClaudeSonnet4在SWEbench上比Ge...

Outshift：Cisco的創新引擎Outshift是Cisco專注于孵化前沿技術的創新部門，涵蓋領域包括互聯網智能體（InternetofAgents）、量子計算和下一代基礎設施等。其平臺工程團隊主要負責構建和維護復雜的云原生SaaS環境，支持各種內部孵化項目。然而，隨著系統規模日益龐大，他們面臨著越來越棘手的挑戰：請求響應緩慢：簡單開發者請求也可能需要數天處理。認知負荷高：頻繁在不同工具和流程之間切換，影響專注力。運維效率低：高價值...

一、Agent部署的獨特挑戰在傳統Web或移動應用的部署場景中，我們關注的是短平快的請求響應流程，而智能Agent通常具有以下幾大不同：長時執行有的Agent需要在后臺持續運行（如定時調度、環境觸發），完成復雜的多步任務，可能耗時數分鐘甚至數小時。中途失敗風險高，必須依賴持久化機制保證任務能夠斷點續跑。異步協同Agent往往需與人或其他Agent協同：等待人類審批、監聽外部事件或調用下游服務。人員響應可能即時，也可能延遲...

（OpenAI指南中的觀點，引發了行業思考）當前的討論充斥著炒作、空談和噪音，卻鮮有對智能體框架的精確分析或深入思考。別擔心！這篇文章將為你撥開迷霧，帶你深入理解智能體框架的核心問題，助你構建更可靠、更強大的智能體應用。本文核心看點：智能體(Agent)到底是什么？（告別模糊定義！）構建可靠Agent的真正難點在哪？（直擊痛點！）LangGraph是什么？它為何與眾不同？智能體框架大比拼：工作流vs智能體、聲明式vs命令式、...

第一定律：延遲溯源核彈LangSmith不只是監控工具，更是性能法醫！看UberEats如何用它揪出「幽靈延遲」：實戰代碼片段延遲熱力圖生成importloggingimportlangsmith配置日志記錄langsmithloggerlogging.getLogger("langsmith")langsmithlogger.setLevel(levellogging.DEBUG)性能指標獲取?可以獲取延遲相關指標?包括:latencyp50、latencyp99、firsttokenp50、firsttokenp99導出性能數據使用Pandas處理數據使用SeabornMatplotlib...

一、電信巨頭的數字化轉型困局作為服務歐洲與非洲3.4億用戶的通信霸主，Vodafone在全球運營著數百個數據中心。每天面對：300+TB實時性能數據5000+技術文檔庫200+類基礎設施監測指標傳統模式下，工程師需要手動查詢SQL、翻查SharePoint文檔，平均每個故障診斷耗時45分鐘。直到他們祭出兩大AI殺手锏：二、雙AI引擎驅動智能運營智能儀表盤：InsightEngine自然語言→SQL自動轉換實時生成可視化圖表異常檢測準確率提升68%NL2SQL工作...

Lovable：用AI顛覆傳統軟件開發Lovable.dev是一個革命性的AI驅動平臺，允許用戶無需編寫代碼即可構建和發布高質量的軟件v1版本。其核心功能包括：對話式開發：用戶通過聊天快速構建網站和Web應用，例如集成身份驗證、數據存儲等功能。無縫集成：支持GitHub、Supabase等工具，實現一鍵部署。效率飛躍：相比傳統編碼，開發速度提升20倍。然而，隨著用戶量激增，Lovable面臨一個關鍵挑戰：如何高效監控和調試其AI智能體的交互？Lan...

痛點洞察：90%用戶正在被傳統BI工具折磨當SaaS用戶想查詢"過去兩周我的產品銷量"時，傳統商業智能（BI）工具的操作流程往往讓人崩潰：需要掌握復雜的SQL語法要理解數據庫表結構可視化配置像迷宮般難懂Inconvo的調研顯示：82%的非技術人員會放棄重要數據分析，只因為工具太難用！這種效率瓶頸不僅浪費企業資源，更讓數據驅動決策淪為口號。破局方案：像發微信一樣操作數據這家YCS23明星初創祭出殺手锏——對話式分析API，開發者...

一、問題出在哪？從真實故障說起去年我們接了個電商客戶案例：他們的客服系統用RAG處理用戶咨詢時，遇到這樣一個問題："比較推薦給Nike和Puma的智能手表在防水性能和運動模式上的差異"傳統RAG的表現就像個老實但死板的學生：把整個問題扔進搜索引擎抓回20篇產品手冊生成籠統的功能對比結果用戶投訴答案"像產品說明書，沒有商業洞察"。問題出在哪？這暴露出傳統架構的三大死穴：問題復雜度越高，檢索精度越差（我們的測試顯示，...

??評估體系為何重要？在構建基于LLM的生產級應用時，系統化評估（evals）是確保可靠性的關鍵。LangChain全新推出的OpenEvals與AgentEvals工具包，為開發者提供標準化評估框架與預置評估器，讓復雜評估變得簡單易行。真實痛點警示：某金融企業因未做軌跡評估，導致智能體誤調敏感API造成百萬損失一、評估體系雙核引擎：數據×指標的化學反應1.??數據質量決定評估效度需構建場景化測試數據集（推薦510個高質量樣本）數據應反映真...

今天，我們正式發布了LangMemSDK——一個幫助您的代理通過長期記憶不斷學習和改進的工具庫。這個SDK提供了一些工具，能夠從對話中提取信息、通過更新提示詞優化代理行為，并保持關于行為、事實和事件的長期記憶。您可以將LangMem的核心API與任何存儲系統配合使用，也能在任何代理框架中集成。它還與LangGraph的長期記憶層原生兼容。我們還推出了一項托管服務，提供額外的長期記憶功能，并且免費提供——如果您希望在生產環境中...

智能體崛起人工智能界為能夠自主行動的系統奠定了基礎，通過迭代提示大型語言模型，在各種應用中實現了性能的大幅提升。發生了什么“智能體”成為了人工智能領域的新熱詞。研究人員、工具供應商和模型開發者紛紛為大型語言模型(LLM)賦予了決策和行動能力，以實現特定目標。這些進展預示著來年及未來智能體應用將迎來爆發式增長。幕后推手多種工具的出現，助力開發者構建智能體工作流程。2023年10月├──CrewAI發布了開源Python...

一、現象級事件：為什么DeepSeek能踏平AI提效的最后一公里？在過去的十年，AI工具為人類工作效率帶來了顯著的提升，然而普通用戶在使用這些工具時，仍然面臨許多挑戰，尤其是與提示詞工程（PromptEngineering）高度相關的問題。ChatGPT這樣的生成式AI工具對提示詞工程的高度依賴。然而，大多數普通人并沒有接受過足夠的訓練來設計高效提示詞。需求表述焦慮：普通人難以精準拆解復雜問題為AI可執行指令。復雜的問題需要清晰的分...

隨著人工智能（AI）和自動化技術的快速發展，我們進入了一個自動化知識時代。在這個時代，知識管理工具日益依賴AI技術來幫助用戶整理、管理和處理大量的信息。然而，單純依賴這些工具并不能完全解決知識管理中的所有問題。人類的洞察力、創造力和批判性思維在這個過程中依然至關重要。一、背景與挑戰在知識管理領域，AI的應用越來越廣泛。傳統的RAG模型結合了檢索和生成技術，通過檢索大量數據來為生成提供上下文，從而實現更加...

如今，很多AI應用程序都采用了常見的聊天模式（"chat"UX）。盡管這種模式實現起來比較簡單，但它會帶來額外的交互成本，限制了人類通過AI擴展自身能力的潛力，也未能充分利用大型語言模型（LLMs）的優勢。在過去的六個月中，我們在LangChain一直在探索一種新方式：能夠響應環境信號的代理（AmbientAgents）。這些代理只會在發現重要機會或需要用戶反饋時才與用戶互動，避免了頻繁打斷用戶。此外，用戶不再需要進入新的聊天界面...

本文將介紹如何利用AIAgent技術，幫助工程師在交易系統的研發過程中提高效率，具體從問題排查、測試數據生成、經驗共享等多個角度分析，并通過案例展示其應用。一、交易系統研發中的挑戰交易系統可以比作一個復雜的“千層餅”，包含大量的鏈路、服務和數據。任何一個環節出現問題，都會對系統的穩定性和效率產生影響。對于工程師而言，在復雜的交易系統中進行問題排查、測試和優化，如同在迷宮中尋找出口。以下是工程師在日常研...