智能体
“AI 教父”本希奥宣布开发“诚信”系统，防范智能体欺骗人类
“AI 教父”约书亚・本希奥（Yoshua Bengio）成立 LawZero 非营利组织，致力于开发“诚实”的 AI 系统，用以识别“流氓”AI 系统。
OpenAI CEO警示：AI智能体正重塑职场格局，基层岗位面临结构性冲击
在 2025 年 Snowflake Summit 主题演讲中，OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼（Sam Altman）抛出震撼观点：AI 智能体正以惊人速度渗透企业运营，其角色已从工具演变为 "数字基层员工"，直接引发职场结构的根本性变革。 智能体崛起：从工具到 "数字员工" 的质变奥尔特曼指出，当前诸多企业已将 AI智能体纳入日常工作流，承担数据整理、报告生成、流程审批等标准化任务。 员工的核心职能逐渐转向 "智能体管理者"—— .
解读：AI智能体时代的实用指南——吴恩达与LangChain创始人的深度对话
Hi，大家好，我叫秋水，专注商用 AI Agent（智能体），帮企业用AI自动化业务，提升效率。 在刚刚结束的一场AI技术峰会上，深度学习领域的传奇人物吴恩达与LangChain创始人Harrison进行了一场精彩的谈话。 这场对话不仅揭示了AI智能体技术的最新趋势，更为普通人和企业指明了在AI时代如何抓住机遇的实用路径。
OpenAI 升级开发工具：从 TypeScript 到语音优化，加速 AI 智能体落地
OpenAI 公司昨日（6 月 3 日）发布博文，宣布升级旗下的 AI 智能体开发工具，在提升平台兼容性、优化语音界面支持之外，还增强了可观测性（observability）。
从 Copilot 到 Agentic，微软的 AI“开放”革命
人工智能领域的焦点，正在经历一场深刻的转移。 当产业界的焦点集中在大模型的生成准确度、响应速度和成本控制时，前沿玩家们的探索已悄然升级。 构建具备感知、决策和行动能力的智能体，正在成为驱动 AI 发展的关键命题。
极简设计铸就卓越性能：Alita 通用智能体的进化思考
大家好，我是肆〇柒。 今天，我要和大家聊一篇极具创新性的论文 ——《ALITA: GENERALIST AGENT ENABLING SCALABLE AGENTIC REASONING WITH MINIMAL PREDEFINITION AND MAXIMAL SELF-EVOLUTION》。 该论文由普林斯顿大学、清华大学、上海交通大学等多所顶尖高校等机构提出。
LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI「自我进化」论文集中发布，新趋势涌现？
让 AI 实现自我进化是人类一直以来的梦想。 早在 2003 年，AI 先驱、LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 就提出过一种名为「哥德尔机（Gödel Machine）」的构想——它使用一种递归的自我改进协议，如果能够证明新代码的策略较佳，就会重写自己的代码。 但这终究只是一个假想。
AI已学会改自己代码，性能提升100%，还会「改绩效」！程序员，还不慌？
编程智能体杀疯了！ 不仅能协助写代码，如今编程智能体甚至能实现自我「进化」！ 最近，Transformer作者初创Sakana AI和加拿大UBC的Jeff Clune实验室合作，推出了自我改进的智能体——「达尔文-哥德尔机」（Darwin Gödel Machine，简称DGM）。
AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight
你打造了一支「超级AI战队」——战队里每个AI都各司其职：有的收集信息、有的负责判断，还有的协调执行，一起协作攻克复杂任务。 这个愿望看似天衣无缝，结果却往往以失败告终。 问题就出在：当「问题」出现的时候，如何知道是哪个AI干的？
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败？首个「自动化失败归因」研究出炉
想象这样一个场景：你开发了一个由多个大型语言模型 Agent 组成的智能团队，它们协作完成复杂任务，比如一个 Agent 负责检索，一个负责决策。 然而任务失败了，结果不对。 问题来了：到底是哪个 Agent 出了错？
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
在大语言模型技术迅猛发展的今天，各类AI智能体已广泛应用于科研和工业场景。 然而，在实际应用中，构建一个高效、稳定的多智能体系统仍面临诸多挑战：从智能体选型、提示词调试到工作流设计，流程复杂，成本高昂。 更重要的是，当前多智能体系统通常「部署即固化」，缺乏自我演化机制。
MARFT：多智能体协作与强化学习微调的协同进化
大家好，我是肆〇柒。 今天，继续 RL 相关话题，我们来探讨一个在人工智能领域极具应用潜力的话题 —— Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning（MARFT）。 这个概念融合了大型语言模型（LLM）、多智能体系统（LaMAS）和强化学习（RL）的精华，为解决复杂任务提供了全新的视角和方法论。
谷歌野心藏不住！劈柴哥放话：AI比互联网更颠覆！智能体将打造新的中间平台生态；记者：Chrome被卖了咋办？
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）I/O大会，谷歌用Gmini 2.5 Pro、Veo 3证明了自己在AI领域的绝对实力。 刚刚，知名科技媒体Verge放出了谷歌CEO劈柴哥的采访，看完发现——谷歌的AI逆袭绝非偶然！ 在24年，谷歌还在被OpenAI追着打的时候，劈柴哥就曾表示大厂的AI竞争并非一朝一夕之功，如果眼光放长远些，短期内谁领先、谁落后，其实并不重要。
大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI
本文第一作者为上海交通大学计算机学院副教授刘卫文，研究方向为大模型智能体，大语言模型，个性化算法等。 近年来，随着大语言模型的快速发展，基于其构建的大模型智能体（LLM Agents）正逐步从技术演示走向实际应用部署。 然而，真正实现规模化应用仍面临诸多瓶颈。
中国信通院、vivo、荣耀、OPPO、小米、华为联合倡议：共建终端智能体生态
中国信息通信研究院携vivo、荣耀、OPPO、小米、华为等产业界，于 5 月 27 日发布《关于共建终端智能体生态的倡议》，共同制定了终端智能体生态的统一技术标准，为用户提供懂你、能干、可信、安全的终端智能体服务。
单人公司能否纯凭AI智能体发育成独角兽？有戏！
译者 | 核子可乐审校 | 重楼如果你正在寻找一种替代打工生活的选择，那么自营职业——也被称为“个体创业”（solopreneuring）——可能是个好思路。 你可以凭借自己的软件开发、设计或商业技能作为独立承包商谋求发展。 或者，大家甚至可以独立创办一家公司以获得更大的回报。
一文读懂： AI 智能体的架构原则、三高架构、 存储架构的核心方案
一、为啥 AI 架构设计这么关键？ 如今，AI 应用那可是雨后春笋般地冒出来。 ‘从 ChatGPT 、到AI智能体应用，到每天服务上千万人的智能客服，再到处理亿级数据的推荐系统，要想让这些 AI 玩意儿在实际场景里落地生根，高可用、高性能、灵活扩展的系统架构是关键。
硬核分享！构建单智能体已经Out了！大佬分享：架构设计如何推动可靠的多智能体编排
作者 | Nikhil Gupta，Atlassian AI产品管理负责人编译 | 云昭出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）时至今日，如果再提如何构建一个Agent，肯定已经过时了。 打造一个超级智能的单一模型已经不再是2025年的主旋律。 而真正的力量和令人兴奋的新领域，是让多个专业化的AI智能体协同运转起来。
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