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今日 18 条
9月2日周三
  1. OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)46

    OpenAI 解析 Basis、Clay、Exa 如何把工作流变成 AI 原生运营能力

    OpenAI 发布文章,介绍 Basis、Clay 和 Exa Labs 用 Agent 承接员工入职、账户管理和开发者集成的工作流。Basis 把入职从 2 小时缩短到 30 分钟,Clay 的子智能体每天夜间更新各账户上下文,为销售省下约 1 小时邮件分拣,Exa 用 Codex 监控集成机会并创建 PR、跑测试。文章还给出企业从试点到规模化的六步方法。

  2. Google DeepMind:Blog(RSS)72

    Google DeepMind 为 Gemini 推出 agentic 视频理解功能

    Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 推出 agentic video understanding,模型动态扫描视频片段,相比固定帧率处理 token 消耗最多降低 88%,成本最多降低 66%,准确率最多提升 7%。

    推荐理由:官方说明列出 token、成本与准确率三项数字和开启方式,开发者可据此评估长视频分析是否换用该模式。

  3. The Verge:AI(RSS)41

    John Deere 测试面向农户的 JD AI 助手

    John Deere 正在测试一款名为 JD 的 AI 助手,利用农户自己的田地、机械和运营数据,回答设备设置、燃油用量、收割时机等问题。该助手目前已面向部分美国客户在 John Deere Operations Center 中出现,计划进一步推广到网页端、移动端,最终进入拖拉机等农机的驾驶室内显示屏;公司还表示会扩展适用于草坪、建筑、道路施工和林业客户的能力。

  4. MarkTechPost(RSS)45

    普林斯顿、蚂蚁集团与斯坦福团队提出 AQuA:面向量化金融的两段式智能体自动因子发现框架

    普林斯顿大学、蚂蚁集团和斯坦福大学的研究团队提出 AQuA,一套由两个互不共享智能体、记忆和状态的语言模型量化研究系统,其设计要点是在迭代开始前冻结数据划分、特征与标签定义和评估器,让智能体只能在受约束的 DSL 内探索,以阻断自我改进中的数据泄漏。

  5. TechCrunch:AI(RSS)38

    Amazon Alexa 推出 Update Me When 主动提醒购物功能

    Amazon 于周二在 Alexa for Shopping AI 助手中推出新功能 Update Me When,可在可能引发购买的新动态发生时向用户发送个性化通知,例如关注品牌发布新产品线、喜欢的剧集更新、歌手宣布巡演或作者出新书。目前需用户自行配置提醒;同批还展示了价格追踪、个性化优惠、购物指南、手写清单转录等 AI 购物功能。

  6. Google DeepMind80

    Gemini 3.8 Flash 发布,网络安全版本限定防御团队使用

    谷歌推出 Gemini 3.8 Flash,升级编码、推理和长程智能体任务,并接入开发平台及部分付费消费入口。另一个 Flash Cyber 版本只向获准的防御团队开放;普通版本的优惠价格有截止日期,更高推理强度也可能增加用量。

    推荐理由:通用版本与安全专用版本采用不同开放范围,团队可以同时比较日常任务能力、推理成本和受控访问条件。

  7. Artificial Analysis 完整文章(网页)66

    Google 发布 Gemini 3.8 Flash,四个月内第四款 Flash 模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 high 推理得分 59,较 Gemini 3.7 Flash 提升 3 分。

    推荐理由:评测方一手数据给出了智能指数、单任务成本和速度的具体变化,可帮助读者判断该模型在实际任务中的性价比。

  8. Tessl:产品与工程博客66

    Tessl 设计师总结如何把设计判断教给 AI 智能体

    Tessl 设计师复盘在 agent 软件工厂 Kikimora 中把品牌与设计规则编入 AI 工作流的方法,指出设计系统只提供组件、教不会构图。

    推荐理由:作者给出从 Figma diff 反推设计规则、再以技能和全量扫描落地的可复用路径,可迁移到任何用 agent 生产界面的团队。

9月1日周二
  1. IT之家(RSS)35

    豆包与清华大学开设《AI 赋能学术研究:人机互动的知识生产》课程并上线名校专区技能

    清华大学 2026 年秋季学期校级课程《人工智能赋能学术研究:人机互动的知识生产》开放报名,课程与豆包深度合作,覆盖从选题到发表的研究全流程,包括问题发现、知识综述、数据分析与成果发表。授课团队将把学术实践方法沉淀为可复用的 Skill 技能并在豆包电脑端上线,用户在技能板块选择名校专区即可体验;豆包此前还与清华新闻学院共建课程并担任《社会网络分析》课程 AI 助教。