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. @sydneyrunkle 关于深度代理的常见应用。
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82 条情报. @sydneyrunkle 关于深度代理的常见应用。
家庭人工智能的两种架构: 1. 全上下文摄取 → 更快的自动化 → 更高的隐私暴露。 2. 权限门控代理 → 较慢的执行 → 更强的信任边界。SuperNori正在构建第二种。 请仔细观看演示。
要让智能体在公司内部普及,它们必须融入员工现有的工作场景。Fleet正是基于这一理念构建:智能体不局限于我们的界面,它们可以在Slack、Teams、电子邮件等团队日常使用的平台上运行。最了解工作内容的人应当能够...
每月超过1000个代理PR,250万个合并PR,工程时间减少90%。
它运行了700次实验,并将训练时间缩短了11%。
在OpenCode v2中,有一个新的子代理/Shell管理界面,你可以查看正在运行的内容,并轻松将其后台运行或终止。
在各个部门,Codex 正在帮助人们完成更复杂的工作。
有人在咖啡馆给我提供了一份工作。我拒绝了,原因如下 坐在咖啡馆里,我的指挥中心在笔记本电脑上运行。五名特工同时工作,赫尔墨斯、韦比、侦察兵、斯帕克、猎人。每个人都处理自己的一块 邻桌穿着西装外套的家伙。
麦肯锡报告显示,AI代理将接管零售购物车,预计到2030年将介导3万亿到5万亿美元的消费。
Claude 使用自己的凭据,称为“代理身份”。
Morph Reflexes 是快速的小型模型,捕捉代理对话中的信号。
一名 22 岁的年轻人用 AI 代理取代了整个代理团队,创造了 50 万美元的收入。
一名 19 岁的年轻人通过 AI 代理从手机上构建了一台电脑。
代理商于 @AmazonQuick 刚刚升级。 当您专注于其他任务时,他们会在您开会时标记停滞的交易、起草后续行动并更新您的 CRM。 任务控制提供了所有运行、阻止或完成的集中视图。 给他们
Swami Sivasubramanian 博士在纽约 AWS 峰会上发表主题演讲后来到后台。他详细介绍了 Amazon Q、AgentCore 和 Continuum 如何消除概念验证和生产之间的所有障碍。今天全部可用。 https:// go.aws/4en3U2v ?twclid=27g7o5493fdn82jnmhcu3zosas
一个小团体管理着5名员工,作为沉默的队伍。
以20代币/秒的速度运行260亿参数的模型。
如果不学习如何建立代理,将在2027年落后。
Box将Box AI转型为多步骤代理系统,选择了LangChain的LangGraph。
很高兴宣布举办第一届关于从情境和具体互动中学习的研讨会@#COLM2026! 与环境、人类和其他主体的交互可以教授哪些被动文本无法教授的语言模型? …… arning-situated-interaction.github.io 6月30日前提交!
现在就在这里尝试一下 https:// atomicmail.io/代理
我曾需要健身房的远程CLI和项目管理代理,意识到代理需要学习我们的工作流程。
这五项技能将HERMES代理变成自运行的强大工具,推动其进一步发展。
现在越来越多的人正在尝试这种代理与共享状态通信的方法(而不是相互交谈)
Genspark 的 AgentBase 让用户将已有数据转化为 CRM、HR 系统等内部工具。
活动输出了任务代理、个人指南和多个项目。
一种规划工具,允许模型为具有挑战性的任务组织工作。
OpenClaw 2026.6.8发布,带来更丰富的功能和更流畅的体验。
每个拥有人工智能代理的人都在做同样的事情,噪音大部分都是假的。
anthropic 发布了克劳德的新功能,它不再是聊天机器人,而是一个能够自我唤醒的调度程序。
QVAC SDK 0.13.0 已上线,带来许多令人兴奋的更新,包括本地 AI 集成。
设计系统现在支持 design.md 导入和外部代理使用。
这两个模型是文本转语音和语音转文本的最佳选择。
从编码代理到软件工厂的转变。
对长期运行的代理尤其重要。
编写代码从来不是慢的部分,软件工厂连接整个生命周期的代理。
谷歌云总监讨论如何避免重复错误,强调循环工程思维的重要性。
发现Windows中16个漏洞,其中4个是严重的RCE。
我们重建了Browser Use,专为长时间运行的任务设计。
在3天内构建了其他框架3年所需的功能。
并相应管理中间结果。
Anthropic最近推出了Claude Design,结果令人印象深刻。
现代AI代理已超越简单的状态图,谷歌专家分享构建世界级代理的五个组件。
Andrej Karpathy表示,法学硕士文化可以视为一个巨大的草稿本,供LLM编辑。
Anthropic的管理代理团队展示了Fable 5的工作流,强调其自我改进能力。
AI代理功能强大,但不记得用户偏好,Replit Agent可通过自定义指令解决此问题。
Anthropic 团队展示如何使用 Fable 5 从零构建自我改进的代理系统,值得关注。
开发者用 $1,198 购买两台 Mac Mini,替换每月 $210 的代理堆栈。
管理深度代理与 LangSmith 沙盒集成,安全执行代码。
一个OPENCLAW AI代理在BLENDER中设计了一个3D角色,并发送到3D打印机。
追踪你的代理不应该是一种锻炼,LangSmith Observability帮助你实时了解代理表现,快速找到问题根源。
Claude全权负责,发布内容无需审核。
Hunter每天扫描200只股票,分析市场。
取代了整个团队,节省了大量成本。
我笔记本上的Agent按我的规则自动交易,每月赚$5K,实时读取图表。
在8GB VRAM笔记本上运行的全自主AI代理,集成llama.cpp仅需2分钟,现可编写代码、管理GitHub等。
许多人试图创建单一智能体,这消耗了大量资源和成本,真正替代真实员工的方式大不相同。
每月6万美元构建AI代理,创建一个只需5秒,自动连接Gmail、Sheets和Calendar。
他在一台 8GB 的笔记本电脑上成功运行了一个完全自主的 AI 代理。
这不是代理,而是聊天。代理需要工具、记忆和循环。
一位开发者购买了599美元的Mac Mini,几个月后他的AI账单大幅增加,因其在构建SaaS和运行代理工作流。
Vibecoders低估了Codex的能力,强调其在项目管理中的重要性。
Claude表示bug已修复,但2小时后发现调用的函数并不存在。Anthropic工程师称,生产中的每个代理都会撒谎。
该开发者的 iPhone 现在可以 24/7 工作,月收入 $8,000。
新增文件支持设置、内置浏览器、队列改进等功能。
该代理运行业务,下载量2096,收入3402美元。
当前代理的工程进展显著,欢迎查看相关视频。
与其他代理不同,Hermes已了解项目和工作流程,提升效率。
无团队、无摄像、无编辑技能,Claude帮助找到热门频道并制作视频。
Jurgen Klopp的代理人批评Enrique Riquelme。
计算一个每月处理约1200分钟电话的诊所的单位经济,节省了大量成本。
发现@wonforall的技能$kobe,能生成三个子代理讨论代码。
Legora Agent是Legora aOS™的核心执行引擎,负责实现目标。
今天我们发布了Nemotron 3 Ultra,具备550B MoE前沿智能模型。
临床医生需要理解薄技能与厚技能,并拥抱AI代理来实践医学。
我们为GPT-Rosalind引入新功能,旨在支持生命科学研究。
新博客文章介绍了使用Claude构建数据分析代理的最佳实践,包括技能、数据基础和评估。
新发布的Gemma 4 12B模型可以在笔记本电脑上本地运行,支持强大的多步骤推理和代理工作流。
每个人都在构建代理或工具,但你真正需要的是一个反应器,我正在开发一个有趣的项目。
LangSmith Fleet支持分享技能,让团队中的代理具备专业任务的知识。
@swyx和我正在策划6月30日的AI在GTM轨道,GTM已成为工程问题。
Uber每位员工的AI编码工具支出限制为每月1500美元,AI代理已提交约10%的代码。