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AI Agent是 “以大语言模型为大脑驱动的系统,具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能够自动化执行完成复杂任务的系统。

AI Agent是 “以大语言模型为大脑驱动的系统,具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能够自动化执行完成复杂任务的系统。收起

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    记忆张量开源MemT 1.0记忆原生模型Flash/Nano,把历史与经验写入模型内部参与计算;发布十日下载破十万,长对话更快省存,提升代码修复稳定成功率,与MemOS、融资共同推进Agent长期记忆赛道。
  • Anthropic:子Agent不是越多越好,单循环Agent+Skills架构详解
    Anthropic认为过度拆分子Agent易导致上下文丢失、延迟、规则冲突与评测碎片化。多数场景应采用单Agent循环,用Skills、工具和渐进式披露替代子Agent;仅在可测上下文下降、并行处理或权限冲突时保留。迁移要端到端评测、逐个合并、中心团队统一维护。
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    兆易创新在 VS Code 推出 GD32 DevSuite AI-Assisted,基于 MCP 开放构建、烧录、调试、串口等工具,让 Coding Agent 打通嵌入式闭环。优点是支持主流代理、不绑 IDE;不足是仅限 Windows,依赖 J-Link/GD-Link,擦除权限有风险,版本尚不成熟。建议评估板先跑通闭环,量产敏感操作须人工确认。
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    11/02 17:48
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  • Agent落地企业到底有哪些难点?在腾讯这场大会上,我们和几位大咖聊了聊
    雷科技AI硬件组 | 编辑:天星 | 监制:罗超 AI Agent已经成为了2026年各行业「解放生产力」的核心动力。从IT巨头到个人博主,人人都在AI Agent的推动下,「解锁」了更丰富的身份和能力。在10月29日举行的「2026腾讯全球数字生态大会」上,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示,自今年3月上线以来,WorkBuddy累计完成了90亿次任务请求,企业版落地50
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  • 你的AI还在烧Token,行业首个Pro Agent已经开始赚钱了
    钛动科技在TGC2026发布行业首个Pro Agent Navos Pro,聚焦AI for Growth,以Professional懂业务、Proactive主动发现机会、Profitable用GMV/ROI验证盈利为核心,依托专业模型与数据体系,构建品牌出海营销增长闭环。
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    10/27 18:56
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    AI Agent 直连各类业务系统时,存在凭证分散、权限不可控、审计缺失、误操作风险大等问题。MCP 协议虽统一了模型调用工具的标准,但原生缺少企业治理能力,规模化落地极易失控。 MCP 统一了工具发现与调用方式,并提供授权机制。但在企业规模化使用MCP工具时,还需要集中管理跨系统的身份、工具权限、审计和调用策略,MCP 网关为这些治理需求提供统一入口。MCP 网关不等同于 MCP 服务器或 AP
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    10/23 17:35
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  • 腾讯、蚂蚁押注!上海初创团队融资2亿美元
    近日,Today AI宣布累计完成超2亿美元融资,投资方包括IDG、腾讯、蚂蚁、红杉中国等。其主打主动式Personal Agent个人AI助理,通过长程记忆、跨平台与工具调用,能主动处理日程、邮件、任务和提醒,基础版免费。创始人为齐俊元,团队从Teambition转向个人智能体,在Meta Muse点燃赛道后快速卡位,已成为该领域头部玩家。
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    随着各AI服务厂商积极推出AI Agent相关应用,服务器CPU需求自2025年下半年起稳步成长,预估2026年出货年增幅将达31%。2027年由于AI推理需求持续成长、Agentic AI服务渗透率提升,服务器CPU出货量有望再年增逾40%,不过以x86阵营主导的市场格局可能出现变化。 TrendForce集邦咨询指出,因AI Agent服务兴起,预估云端数据中心服务器AI推理工作负载占比日益增
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    内容来源:《2026爱分析·Data+AI应用实践报告》 关键词:Data Agent、Data Agent案例、Data+AI应用实践、自助数据分析、工业智能体、AI产业研究 摘要:判断 Data Agent 是否真的可用,标准不是它回答了什么,而是它能不能跑完一整件事。《2026爱分析·Data+AI应用实践报告》收录的两类案例给出了对照样本:Anthropic 把约 95% 的业务分析查询交
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    小傅哥推出DSH Java:基于Java+DDD复刻DeepSeek Harness的企业级AI Agent运行时框架,支持Web/桌面端、数字人、ReAct循环、工具注册、Hook与ClassLoader+SPI热插拔插件,含27个产品与74个行业场景,并提供从0到1智能体开发课程。
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    10/20 18:53
  • 如何让AI Agent更好地阅读嵌入式软件代码?
    老温评测开源本地工具CodeGraph:它用Tree-sitter把C/C++/Python源码解析成调用与依赖图谱,经MCP供AI查询,可快速完成函数影响分析和阅读大型嵌入式代码。优点是不上云、可复现审查;短板是不支持汇编、Shell、设备树、Kconfig/Makefile,断点需人工判断,小项目收益有限,适合大代码库与私有代码团队。
  • 图解Codex多Agent编程协作:主从 Agent 会话、消息队列、上下文继承与文件冲突完整拆解
    本文图解Codex多Agent协作:用动态分工并行处理独立任务,子Agent是独立会话,可循环调查;派发时按需要继承并清理父上下文,明确身份与任务;通过待处理消息队列异步传递信息,区分补充消息、跟进任务和自动回传结果;支持等待、中断、复用会话与资源管理;需防文件冲突并统一整合结论。
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    10/16 14:11
  • 智能体长任务总“失忆”?国产开源破局,类Jev模型接管Agent调度
    APUS开源Reflex Agent(MIT协议),以自研Reflex决策模型驱动Harness,解决Agent决策延迟与长任务遗忘。其无限上下文采用无限、无损、无损输入三层记忆,支持检索原始信息形成Loop Working;测试中页面响应提速2-3倍,提供桌面、Web、SDK,便于复现与二次开发,推动智能体生态。
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    10/15 22:55
  • 意图经济,杀不死中国的注意力经济
    Personal Agent推动意图经济挑战注意力经济。海外用户数据可授权、注意力与交易分离,创业公司可跨生态从被动服务走向主动。国内数据、时长和交易闭环被大厂掌握,创业公司缺数据与冷启动空间,PA主要由互联网及手机大厂推进,阿里、字节、腾讯分别围绕交易、内容、社交构建入口,创业公司仅剩单点能力与基础设施机会。
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  • 高盛看对了,Palantir的生意正在越做越深
    高盛研报指出,Palantir可触达市场(TAM)正通过业务深度扩展实现跨越式增长。随着企业采购AI转向核心运营,Palantir依托Ontology及AIP等技术栈,构建业务上下文、Agent执行与模型改进闭环,沉淀企业专属AI能力。AI FDE推动深度定制向行业化复制转化。财务数据印证:客户内扩张驱动收入,交付人效提升,行业化进入推广阶段。Palantir正将业务深度转化为增长宽度,推动TAM实质性扩展。
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  • 实测丨GPT 6.1 Sol硬刚Sonnet 5.5:一个太老实,另一个精得很
    本文对比Anthropic Claude Sonnet 5.5与OpenAI GPT 6.1 Sol,两者API标价相同。实测3D密室、政策调查、化学科普:Sol耗时更长但核验更深,总花费38.5美元;Sonnet路径更短且研究任务更快,总花费10.9美元。结论:中段模型成企业主力,工具链、验证与停止策略比榜单更关键。
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