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以下是智能体相关的文章

2026-01-17
FARA-7B：专为计算机使用而设计的高效智能体模型本文隆重推出高效的70亿参数模型FARA-7B，它创新性地集成了Reasoning-Action-Feedback (RAF) 模块，专为计算机使用和多步骤任务设计。FARA-7B在AgentBench等测试中展现出超越GPT-4o的稳健推理和工具使用能力，是新一代AI智能体的关键基石。
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2026-01-16
Anthropic 的 Claude Cowork 是一款真正能用的 AI 智能体作为一名软件记者，我测试了许多不尽人意的 AI 智能体，但 Anthropic 最新的 Claude Cowork 带来了惊喜。这款工具是 Claude Code 的用户友好版本，专注于文件管理和基本计算任务，首次让用户体验到愉快的智能体交互，尽管仍处于测试阶段。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-01-15
AutoScout24如何利用Amazon Bedrock构建Bot Factory以标准化AI智能体开发欧洲领先的汽车市场平台AutoScout24正在通过构建企业级的“Bot Factory”来标准化AI智能体开发。本文详细介绍了他们如何利用Amazon Bedrock、AgentCore和Strands SDK等AWS服务，将零散的AI实验转化为可复用、安全且可扩展的生产框架，并成功部署了首个内部支持机器人，显著提升了工程团队的效率。
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2026-01-15
AI智能体适用的5个代码沙箱：安全构建、测试和调试代码
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-13
Magentic Marketplace：一个用于研究智能体市场的开源仿真环境本文介绍了Magentic Marketplace，一个开源的、基于Web的仿真环境，专为研究智能体市场设计。该平台支持定制市场结构、经济模型和可视化分析，旨在帮助研究人员探索智能体间的协作与竞争动态，加速多智能体系统研究。
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2026-01-12
IDC：2030年，22亿AI智能体将作为“新数字劳动力”席卷全球根据IDC发布的最新报告，全球Agent（AI智能体）生态预计在未来五年内实现指数级扩张。到2030年，预计将有22.16亿活跃AI智能体作为“新数字劳动力”在全球范围内普及，相较于2025年的2860万，年复合增长率高达139%。更引人注目的是，这些智能体执行的任务数量将从2025年的440亿次激增至2030年的415万亿次，年复合增长率达到惊人的524%，预示着企业将深度依赖AI智能体来处理日益复杂的业务流程。
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- AI新闻/评测
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2026-01-12
Podium 携手 OpenAI 将 AI 赋能超 10,000 家本地企业：利用 AI 代理捕获线索并促成交易本文深入探讨了 Podium 如何利用 GPT-5.1 驱动的 AI 代理，革命性地赋能超过 10,000 家本地中小企业（SMBs）。通过将 AI 融入市场营销、销售和服务流程，Podium 帮助企业实现了线索捕获、24/7 客户服务和业绩增长，并在客户中产生了巨大的业务影响。
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2026-01-10
NVIDIA 发布多智能体智能仓库和目录丰富化 AI 蓝图，赋能零售供应链 NVIDIA 近日发布了多智能体智能仓库（MAIW）和零售目录丰富化两大AI蓝图，旨在赋能零售价值链。这些开源开发者参考方案通过AI驱动的智能体，解决了仓库运营中的IT与OT脱节问题，并利用生成式AI自动化生成高质量、本地化的产品内容，帮助零售商应对数据稀疏和快速迭代的挑战。
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2026-01-09
AI治理全球化、具身智能化：中央广播电视总台发布2026年人工智能十大趋势中央广播电视总台联合多家机构发布了2026年人工智能十大趋势，描绘了未来AI发展的关键方向。报告指出，AI治理将趋向全球化合作，同时智能算力规模化和AI应用主流化将成为核心驱动力。特别强调了AI智能体在企业级业务中的规模化部署，以及多模态技术的实用化进展。此外，具身智能化的融合趋势预示着机器人与现实世界的深度交互将加速，为制造业、仓储和家庭服务等领域带来变革性产品。
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2026-01-09
AI 助手助力伯克利 X 射线粒子加速器保持稳定运行位于伯克利劳伦斯国家实验室的高级光源（ALS）部署了由 LLM 驱动的“加速器助手”，这是一个 AI 代理系统，能够处理复杂的物理实验准备和运行任务。该系统利用 NVIDIA H100 GPU 和 Osprey 框架，将实验准备工作效率提高了 100 倍，确保了关键科学研究的连续性。
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2026-01-09
学习人工智能最受欢迎的10个GitHub仓库本指南精选了当前最受欢迎且实用的10个GitHub仓库，旨在为人工智能学习者提供清晰的学习路径。这些资源全面覆盖了从基础数学和机器学习原理，到前沿的大语言模型（LLM）、生成式AI应用、智能体系统构建，以及实际的生产系统部署。通过微软的初学者课程、从零开始构建LLM的实战项目，以及专注于RAG和多智能体架构的资源，学习者可以系统地掌握构建可靠AI应用所需的端到端技能，避免学习过程中的迷茫，加速实践转化。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-07
定义2025年的十大人工智能发展回顾2025年，人工智能领域实现了重大飞跃，标志着我们进入了“推理时代”。以DeepSeek R1和OpenAI的GPT-5为代表的新一代模型，在计算成本显著降低的同时，展现出接近人类专家级的性能。这不仅推动了AI系统向更自主的智能体发展，也加速了其在白领工作流中的深度融合。同时，全球监管框架如欧盟《人工智能法案》开始实施，内容版权交易达成里程碑式协议，预示着AI技术从实验阶段走向基础设施的转变。这些发展共同塑造了AI领域的新格局，并对未来社会经济影响提出了严峻挑战。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-06
MMCTAgent：赋能跨大型视频和图像集合的多模态推理本文介绍了MMCTAgent，一个创新的多模态代理系统，它能够高效地处理和推理跨越海量视频和图像集合。该系统利用了先进的推理能力，旨在解决复杂的多模态数据分析任务，为AI在信息检索和理解方面提供了新的解决方案。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-01-06
乐高推出“智能积木”，首次集成AI传感器和触觉反馈，售价高达1000美元乐高集团于CES 2026上发布了突破性的“智能积木”（Smart Brick）系统，这是其首次在经典积木产品中深度集成AI技术和触觉反馈能力。这款革命性的积木包含先进的传感器和微型处理器，能够实时感知物理交互并做出智能响应，极大地扩展了传统拼搭玩具的教育和娱乐边界。虽然1000美元的定价令人咋舌，但它标志着玩具行业向集成人工智能和人机交互方向迈出的关键一步，为STEAM教育和沉浸式体验设计提供了新方向。
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- AI行业应用
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2026-01-05
2026年值得关注的七大智能体AI趋势智能体AI领域正经历从实验原型到生产级自主系统的转变，市场预计到2030年将达到520亿美元。2026年将是关键的转折点，技术领导者需关注七大核心趋势。这些趋势涵盖了从多智能体编排（被视为AI的“微服务时刻”）、协议标准化（如MCP和A2A）以实现互操作性，到企业级应用的规模化部署挑战。此外，治理与安全正成为竞争优势，HITL架构正从限制转变为战略核心。成本优化（FinOps for Agents）和原生智能体初创企业的兴起，将共同重塑AI系统的构建、部署和治理方式，决定哪些组织能成功跨越...
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2026-01-03
2026年：AI将从炒作转向务实如果说2025年是AI进行“氛围检验”的一年，那么2026年将是技术走向实用的关键一年。业界焦点正从构建超大语言模型转向更困难的AI落地工作，包括部署小型模型、将智能嵌入物理设备以及无缝集成到人类工作流程中。专家预测，AI将告别纯粹的规模扩展，进入研究新架构、注重定向部署和真正增强人类工作的时代。
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2026-01-01
复制对付 Chrome 的招数，微软 Edge 将“劝退”用户安装 OpenAI 首款 AI 浏览器 Atlas 微软已在最新版的 Microsoft Edge 浏览器预览版中部署了应对 OpenAI 全新 AI 浏览器 ChatGPT Atlas 的防御策略。Edge 计划采用与对付 Google Chrome 类似的方式，通过弹窗和引导页面拦截或劝退用户安装 Atlas，强调 Edge 自身的优势，例如 Microsoft Rewards 和 Copilot 助手。此举旨在应对 Atlas 基于“智能体”（Agentic）特性的潜在市场冲击，因为 Atlas 能够自动执行复杂任务，被视为浏览器发展...
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2025-12-31
年入千万美元的独角兽竟靠创始人假扮AI接活起步会议记录SaaS公司Fireflies.ai凭借创始人早期“人工伪装AI”的务实方法，成功验证了产品市场契合度（PMF），实现了早期收入和快速增长。该公司现已成为估值超十亿美元的独角兽，年收入达千万美元级别，并在2023年起保持盈利。Fireflies的核心优势在于，它不仅提供自动记录、转录和总结，更致力于将会议内容转化为可复用的企业数据资产，通过嵌入式AI Agent和深度工作流集成，构建了强大的数据护城河，使其在竞争激烈的AI会议助手市场中脱颖而出。
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2025-12-30
超越短期记忆：AI智能体需要的三种长期记忆类型
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- AI基础/开发
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2025-12-26
Cursor CEO 警告“氛围编程”：盲目信赖 AI 写代码恐成豆腐渣工程 Cursor 首席执行官迈克尔・特鲁尔在财富头脑风暴 AI 大会上对“氛围编程”现象提出了尖锐批评。他指出，开发者过度依赖 AI 工具快速生成代码，却不深入检查代码细节，这种模式类似于在不稳固的地基上盖楼，最终将导致软件根基不稳和巨大的技术债务。特鲁尔强调，AI 编程的理想方式应是结合宏观指令与微观把控，确保开发者仍具备“掀开引擎盖”检查代码的能力。Cursor 自身通过将 AI 嵌入 IDE 的方式，力图在效率和代码质量之间实现平衡，巩固了其作为 AI 编程工具领域巨头的地位。
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