一套可回滚的 GPT-5.6 Prompt 删减实验方法:逐组删除指令,用同一套 Eval 守住质量、权限、证据和输出契约。
Drone-Bench 与 AI 控制 F-16 展示了能力进步,也暴露了自主飞行获得信任前必须补齐的证据链。
GEPA optimize_anything 把评估器变成 prompt、代码、Agent 和配置的稳定接口。本文给出生产级设计与验证方法。
OpenAI Presence 把策略、批准动作、仿真、评测、人工升级和受控更新连成生产闭环。本文拆解平台应该负责什么,以及企业不能外包哪些控制权。
一套可落地的数学 Agent 工作流:用持久状态、敌意审计、盲重构和证据晋升,把开放探索转化为可信知识。
AI Agent Sandbox 的持久化语义取决于生命周期动作。本文用五层状态模型核验文件、内存、快照、外部存储、连接与副作用。
"判断 AI Agent 何时需要领域特定语言,何时 JSON Schema 已经够用,并用最小 DSL 架构建立可验证的执行边界。"
MCP Elicitation 把工具执行中的人工决策变成可恢复的协议状态。本文讲清 form、URL、安全边界、状态持久化与重试设计。
当OpenAI与PwC联手打造CFO联盟时,他们押注的是一个更深层趋势:企业财务的瓶颈已从计算速度迁移到了判断速度。AI Agent不是在替代CFO,而是在放大CFO。
"Anthropic 开展了一项为期一周的实验,让 Claude 在 4 个平行市场中自主交易。Opus Agent 卖出商品的价格比 Haiku Agent 高出 70%。无论是 Agent 还是人类,都未察觉其中存在的问题。"