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跟着小螃蟹,看懂 AI 的预测能力 - 编程一生
文章以“小螃蟹”为例说明AI预测:预测是依据数据和模式估计未知结果,与推理相关但侧重不同。应明确目标、数据来源和验证方法,不能只信大模型给出的数字。需用点...
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AWS的Hydro团队希望编译器能捕捉编码智能体的错误
AWS团队开发了开源Rust分布式框架Hydro,并推出智能体运行时Infinity。团队指出,智能体编写代码和测试的速度已超出人工审查能力,且行为不可预...
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微软的新 Copilot 框架让智能体开发变得简单——直到你想更换模型
微软在Foundry Agent Service中公开预览Copilot代理框架,提供沙箱、技能、MCP集成和子代理支持,由微软托管运行环境,开发者可选择...
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智能体AI的边界问题,本质是平台问题
文章指出,AI代理的权限会随工具和凭证的逐步累积而悄然扩张,形成无人决策的隐性风险;仅靠指令约束无效,因为能力由工具绑定决定。应把边界放在平台层:以身份认...
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走进Omniverse:开发者如何借助前沿AI智能体将创意转化为仿真
开发者利用前沿AI智能体与NVIDIA Omniverse库,通过自然语言指令构建仿真应用,展示了仓库人形机器人模拟器、自动驾驶测试流程、传感器数字孪生、...
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为什么MCP服务器应告诉智能体下一步该做什么
AWS的James Ward认为,MCP服务器不应只充当数据接口,而应像对话中的第三方,在返回数据时附带下一步指引。他强调可观测性:MCP默认没有追踪ID...