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技术方向

Agent 智能体 最新动态

让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。

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精选归档 · 第 20 页

10月13日周二第 381–400 条
  1. 钛媒体50

    138场工业级翻车实录:企业AI智能体到底应该如何落地?

    对138份工业级落地报告的分析显示,企业AI智能体能否落地,关键不在提示词,而在严密、确定的软件工程底座。案例暴露出工具链脆弱、胶水代码繁重、场景错配和模型幻觉等问题,团队因此转向受控渐进授权。建议从单智能体或脚本起步,并以人在回路和统一控制平台保障高风险操作。

  2. 36氪58

    千问发布AI眼镜N1、N1 Pro及AI耳夹式耳机三款新品

    千问于10月13日发布AI眼镜N1、N1 Pro和AI耳夹式耳机三款新品,并于当日开售。N1系列搭载5000万像素影像系统,支持环境感知、翻译、会议纪要和语音办事;N1 Pro新增体征实时监测、眼动交互和虹膜核身。耳夹式耳机由千问与Bose共同推出,支持多语言翻译、AI实时听记和任务交办;叠加国补及限时优惠后,眼镜到手价2218元起,耳机1099元起。

  3. 华尔街见闻·要闻60

    美国监管机构加强审查银行对先进 AI 技术的使用情况

    美国货币监理署、联邦存款保险公司和美联储正在询问银行使用先进 AI 模型的情况,重点包括是否依赖 AI 智能体进行网络防御,以及能否控制日益自主化的系统。监管机构还询问系统限制、银行操作的观察与批准方式,以及银行能否追踪和审查 AI 智能体的选择。

  4. 华尔街见闻·要闻59

    千问发布AI眼镜N1、N1 Pro及AI耳夹式耳机并开售

    10月13日,千问发布AI眼镜N1、N1 Pro及AI耳夹式耳机并当日开售。N1系列搭载5000万像素影像系统,支持环境感知、翻译、会议纪要和语音办事;N1 Pro还支持体征实时监测、眼动交互和虹膜核身。耳夹式耳机由千问与Bose共同推出,支持多语言翻译、AI实时听记和任务交办;叠加国补及限时优惠后,眼镜到手价2218元起,耳机1099元起。

  5. 钛媒体45

    非与智能成立三个月完成超千万美元融资,押注全栈私有化企业智能体

    非与智能成立三个月内连续完成种子轮与天使轮融资,累计金额超千万美元,并获得企业客户付费采购全套企业智能体平台。平台贯通算力底座、推理操作系统与企业智能体,提供一体化服务器、客户自有数据中心、私有云或专属VPC等部署方式。单一客户的智能体日均Token调用量两个月内增至原来的5倍,连续30天区间活跃率达92.5%。

  6. 钛媒体51

    研发 AI Agent 四象限分析:个人与企业、国内与国际市场如何分化

    文章将研发 AI Agent 市场划分为国际个人、国际企业、国内个人、国内企业四个象限,指出各自的玩家结构、商业模式和竞争要素并不相同。国际个人市场由 Claude Code、Cursor 等产品集中主导,国际企业市场更看重信任与治理;国内个人市场由大厂低价工具主导,国内企业市场则聚焦全栈国产化、合规与私有化部署。

  7. 钛媒体52

    企业级AI为何尚未进入深度应用:流程重塑与治理是关键

    企业AI部署持续增加,但深度使用和回报仍有限:进入生产部署阶段的企业占比从2025年的56.0%升至64.4%,深度使用阶段仅从7.4%升至10.2%。文章结合联想等案例指出,价值兑现需要围绕主价值链重塑流程与岗位,并提前建设治理体系;德勤报告显示,74%的组织计划在两年内使用自主AI代理,但仅21%拥有成熟治理模型。

  8. 钛媒体61

    金智维再递表港交所,数字员工业务面临商业化压力

    金智维向港交所主板再次递交上市申请,但2023年至2025年累计净亏损约5.31亿元,2026年上半年继续亏损1.09亿元。其2025年项目制收入占比达76.9%,而客户留存率从2023年的74%降至2025年的66%,今年上半年进一步降至60%。文章据此分析,数字员工市场仍处早期阶段,企业采购的降本效果缺少统一、可量化的评估。

  9. 华尔街见闻·要闻41

    千问将推出个人 AI 助理“千问Go”

    千问即将推出个人 AI 助理“千问Go”,产品基于 Agent 架构与云端环境,可处理无固定流程的复杂事务。测试中,它能在真实 App 内自主完成航班延误现金索赔和淘宝价保退款等操作,并在外呼异常时切换入口。

  10. 华尔街见闻·A股快讯38

    千问将推出个人AI助理 Personal Agent“千问Go”

    千问即将推出个人AI助理 Personal Agent“千问Go”,基于Agent架构与云端环境,可处理无固定流程的复杂事务。测试显示,它能在真实App中自主完成航班延误现金索赔、淘宝价保退款等需多轮交涉和动态决策的操作;阿里有望借此覆盖从需求到订单的完整链路,提升生态内交易转化率。