跳到正文

#Agent

今日 4 条
今天9月30日周三
  1. AWS Machine Learning Blog62

    GPT-6.1 Sol 正式登陆 Amazon Bedrock

    OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 在 Amazon Bedrock 正式可用,是 GPT-6 Sol 的重大升级。

    推荐理由:官方发布说明了模型在代理编码等任务上的成本与性能对比,以及 Bedrock 上的安全与数据保留配置,便于评估落地。

  2. AWS Machine Learning Blog47

    基于 Amazon Quick 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 合同智能平台

    AWS 发布了一个合同智能平台参考架构,用 AI 智能体从合同 PDF 中提取 8 个关键字段并独立验证,解决 RAG 无法跨数百份合同做汇总查询的问题。提取由 Claude Sonnet 系列模型驱动,Claude Haiku 独立复核,签名分歧时由 Amazon Textract 做确定性裁定,结果存入 Amazon Aurora PostgreSQL。

9月29日周二
  1. AWS Machine Learning Blog67

    Grok 4.7 上架 Amazon Bedrock,支持 500K 上下文与四档推理力度

    xAI 的 Grok 4.7 上线 Amazon Bedrock,提供 500K token 上下文窗口和 low 到 xhigh 四档推理力度,通过 us.xai.grok-4.7 和 global.xai.grok-4.7 跨区域推理配置接入,支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。

    推荐理由:原文给出 Bedrock 上的接入方式、推理档位与 Artificial Analysis 独立评测数据,可帮助读者评估成本与接入取舍。

9月28日周一
9月26日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML55

    GitHub Copilot app 入门教程:如何用 canvases 构建自定义工作流

    GitHub Copilot app 的 canvases 功能允许用户用 /create-canvas 技能以自然语言描述工作流,生成看板、清单、表单等可定制界面。画布是双向共享的,用户通过按钮、卡片、筛选器操作时智能体同步可见,智能体的改动也实时出现在界面上;创建的画布保存为 extension,可个人复用或团队共享,社区还通过 Awesome Copilot 提供现成扩展。

9月25日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML53

    GitHub Copilot 如何用 canvas 替代聊天界面

    GitHub Copilot 团队认为聊天不是与 AI 交互的正确界面,介绍了 GitHub Copilot app 中的 canvas 功能,它是可与应用内 agent 双向通信的全栈小程序。作者用 Connect 4 游戏、Winget 包管理、SQLite 操作和自动化开发工作流等示例说明,与其让 agent 处理每次交互浪费 token,不如让它构建一个后续交互免费的自定义工具。

  2. GitHub Blog · AI & ML64

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,用 LLM Agent 自动化 C/C++ 项目模糊测试

    GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 发布 Fuzzing Taskflow,一个基于 Taskflow Agent 的自主模糊测试流水线,只需提供 GitHub 仓库即可自动识别入口点、编写 harness、运行 AFL++、改进覆盖并分诊崩溃。

    推荐理由:原文详述了用 LLM Agent 自动写 harness、跑 AFL、追覆盖缺口和分诊崩溃的完整流水线设计,可直接复用。

9月24日周四
  1. Microsoft Research53

    Microsoft Research 研究显示将机器人 AI 推理卸载到边缘或云端可提升性能与续航

    Microsoft Research 通过系统性测量研究指出,仅依赖机器人机载 GPU 会限制性能、续航与可扩展性。实验显示小型 GPU 上地图与规划最高慢 383%,导航障碍及时检测率下降 30%,VLA 模型准确率下降 50%;换成 Raspberry Pi-5 并卸载推理可显著延长电池时间,Jetson Thor 等机载 GPU 对机器人的电池消耗高达 160%。

9月23日周三
9月22日周二
9月21日周一
  1. NVIDIA Blog55

    NVIDIA 提出 AI 安全是工程问题并给出智能体栈分层安全方案

    NVIDIA 发文提出 AI 安全是工程问题,需要明确需求、可执行控制、指定责任人和防护有效性的证据。文章主张安全取决于模型、harness 和运行时构成的完整智能体栈,介绍开源安全运行时 NVIDIA OpenShell 及 Cisco DefenseClaw、JFrog 集成等生态实践,并强调重大变更后需重复测试、由责任人决定是否部署。

9月18日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML38

    读完 AI 生成代码吗?RAG 已死吗?Skills 杀死 MCP 了吗?

    GitHub Podcast 逐条拆解五个常见 AI 观点:AI 生成代码仍需审查,只需把精力放在高风险处;招聘看重的是判断力而非是否用 AI;Skills 与 MCP 解决不同问题,可以配合使用;RAG 并未过时,仍是让模型获得训练数据外信息的关键;若模型看不懂你的代码库,往往说明代码本身可维护性差。

9月17日周四
  1. GitHub Blog · AI & ML80

    GitHub 用 Copilot 将 Copilot 智能体运行时从 TypeScript 增量迁移至 Rust

    GitHub 用 AI 智能体将 Copilot 智能体运行时完整重写为超过 800,000 行生产 Rust,通过 128 个 pull request 增量合入 main 并逐步发布,于 2026 年 8 月 21 日达成 100% Rust。

    推荐理由:作者亲历复盘用 AI 智能体将 Copilot 运行时从 TypeScript 迁移到 80 万行 Rust 的过程,给出可迁移的增量迁移、提示词缓存与多会话协作方法。

9月16日周三
9月14日周一
9月12日周六
9月11日周五