专注AIGC技术的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM及AI技术的市场研究和开发者生态，欢迎关注！AI Agent到底靠什么变强？Agent的能力不只取决于底层大模型，还取决于围绕它的整个系统架构，也就是所谓的Harness ...

阿里妹导读用一个强 Agent 构建评测 Harness，系统性评测一群业务 Agent（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）一、背景与问题1.1 业务场景某业务系统的内容生成链路由多个子 Agent ...

知名安全研究员Kasra Rahjerdi自费1500美元测试多款主流大模型的自主渗透能力，结果显示GPT-5.5以70%的成功率遥遥领先，成为唯一具备较强实战漏洞挖掘能力的模型。DeepSeek V4 Pro虽成功率仅30%，但成本优势突出；Claude、Gemini等多数模型受安全护栏、推理偏差或API稳定性限制表现不佳，5款模型全部颗粒无收。

当大语言模型从对话交互迈向智能体应用，搜索技术正经历前所未有的范式转变。传统搜索引擎巨头已悄然调整结果展示逻辑，AI生成的摘要内容取代网页链接占据首屏位置，这种变化背后折射出技术架构的深层迭代——搜索服务的主要对象正从人类用户转向智能体系统。

当大语言模型从简单的对话工具进化为具备任务执行能力的智能体时，传统搜索引擎的生存空间正被逐步压缩。谷歌与百度等老牌搜索引擎的界面已发生根本性转变——AI生成的摘要内容占据首屏，传统链接列表退居次席。这种表面变化背后，是搜索服务对象的彻底迁移：过去为人类设计的关键词匹配模式，正在被智能体对结构化数据的需求所取代。

文丨李海伦编辑丨徐青阳美国时间6月2日，微软Build 2026开发者大会在旧金山梅森堡拉开帷幕。此次大会主题聚焦于前沿AI技术的实战应用，微软发布了一系列覆盖自研AI模型、智能体应用、操作系统安全、开发者工具、云服务及新型硬件平台的产品与更新。

GitHub 上的 Agent 基础设施项目已然经历了一轮爆发。OpenClaw 月涨 21 万星只是一众案例中最显眼的那个，事实上 GitHub 整个 2 月月度 Trending 榜单前 20 几乎被 AI 基础设施、Agent ...

来自 Northwestern University、O2 AI Lab、Stanford、All hands AI、密歇根大学、康奈尔大学等机构的研究团队，把这个能力正式提了出来，命名为"预算意识"(budget ...

随着人工智能技术的飞速演进，智能代理（AI Agent）已从单一任务执行工具向多模态协同系统转变。传统单智能体工具在复杂业务场景中逐渐暴露出局限性，如任务处理能力单一、跨系统协作困难、企业级部署复杂等问题，难以满足现代业务对智能化、自动化的 ...

扩展选型的核心原则是”先核心后扩展、先简单后复杂”——从 CLAUDE.md 入手定义项目基本规则，再根据实际痛点逐步添加 Skills（可复用工作流）、MCP（外部服务连接）、Hooks（事件自动化）等扩展，避免盲目配置导致上下文浪费。 Claude Code 扩展选型与配置手册 ...

“我已经整整半年没有手写过一行代码了。我全身心扑在造东西上，但是自己一行代码都没写。” “现在模型的代码写得比我好得多。一年前我不会这么讲，但现在完全变了。” “谁学习使用AI，谁就会成为最高效的人，你一个人加上两三个Agent就能挑战大厂。” ...