Manus血泪教训:为什么上下文工程才是护城河
10年NLP(自然语言处理)经验的AI创业公司联创坦言:“对于创业公司,过早微调(Fine-tuning)模型是一个陷阱。”
10年NLP(自然语言处理)经验的AI创业公司联创坦言:“对于创业公司,过早微调(Fine-tuning)模型是一个陷阱。”
前字节跳动剪映 AI 产品负责人廖谦宣布创立新公司 “极致上下文”,专注于打造一款营销多模态 Agent。这一消息引发了业界的广泛关注,因为廖谦在 AIGC(人工智能生成内容)领域积累了丰富的经验,并且在短时间内成功完成数百万美元的首轮融资。
• 顶级编码能力:专为端到端开发工作流设计,它在 Claude Code、Cursor、Cline、Kilo Code 和 Droid 等众多应用中表现出色。• 强大的代理性能:它展示了出色的规划能力和对复杂、长链工具调用任务的稳定执行,协调对 Shell、浏
在AI Agent技术从实验室原型向产业规模化应用的关键节点,腾讯云正式官宣推出Agent Infra解决方案——Agent Runtime,剑指AI Agent开发落地中的执行效率、成本控制、安全运维等一系列工程痛点,并将于11月4日16:00开启线上内测体
agent aiagent infra agentinfra 2025-10-29 14:08 16
全球人工智能平台MAI日前正式推出旗舰产品「营销AI Agent」,并完成由凯鹏华盈(Kleiner Perkins)领投的2500万美元种子轮融资,跟投方包括高榕创投、UpHonest Capital等机构。
在AIGC领域,廖谦可能是国内为数不多,亲手做过千万美金级收入的明星产品,从产品研发、商业化到全球化市场都有涉猎的一位“多面手”。
10 月 24 日,由国内知名大数据与人工智能技术社区 DataFun 主办的 2025 DACon 数智大会在北京隆重举行。此次大会以“大模型时代,Data + AI 的变与不变”为主题,聚焦大数据、大模型技术动态及 AI 应用实践,涵盖了汽车制造、金融、保
2025年9月,中金研究部国际组前往美国调研了三十余家企业,包括科技、制造、消费、金融等领域,深入了解美国经济动态、制造业回流现状、AI产业趋势、终端消费市场景气度。
Microsoft Agent Framework 提供了一套强大的工具,用于构建、编排和管理 AI 代理。该框架的一个核心功能是能够将 Agent 作为服务公开,以便其他应用程序(例如 IDE 插件)可以与之交互。这通过模型上下文协议(Model Conte
自主持续运行Agent:突破目前大部分AI应用依赖用户主动发起对话(Chat)聊天模式的限制。Agent通过监听环境信号(如:定时运行、消息事件、上下文变化),Agent作为智能体,按计划定时运行的特性在实际业务场景中非常有用。Agent发起人机交互:关键点在
8月底从老东家离职后,公司成立仅半个月,就已经拿下了硅谷美元基金HT Investment与BV百度风投的数百万美元投资。
无论是谷歌、OpenAI、英伟达在内的科技巨头,还是硅谷AI初创公司、顶级风投机构,都在深入投入这一赛道。
在近期Manus发布1.5、OpenAI发布ChatGPT Atlas后,昨晚,Flowith也发布了其全新的 Agent 产品「Flowith OS」,并在硅星人会客厅举办了一场线下公测活动。
agent flowith atlas openaiatla 2025-10-29 10:39 13
无论是OpenAI、Anthropic,还是国内的一众大厂,都在竞相推出自己的智能体平台。但现实却有点打脸——很多企业在试点后发现:效果远不如想象。
GitHub通过推出全新的Agent HQ平台,让开发者能够使用第三方AI编程助手。接下来几个月内,开发者将不再局限于GitHubCopilot,而是可以直接在GitHub平台内体验OpenAI的Codex、Anthropic的Claude、Google的Ju
在国内,很少有人真正讨论「客服」这个话题。但如果我们想准确理解 AI 的边界,尤其是它与人的交流能力,客服恰恰是一个关键切入点。这也解释了为什么硅谷对客服如此重视——像 Sierra、Decagon 等公司都把它作为核心关注点。如果读者无法摒弃对「客服」一词的
今天,我结合我这过去一段对 AI 的研究,用小白都能听懂的话,给大家一次性讲明白目前 AI 生态中,LLM、RAG、MCP、Agent 这些我们经常能见到的词都是什么意思,他们之间都有什么关系。
这意味着开发者未来无需在不同工具间切换,就能在GitHub生态内直接调用OpenAI Codex、Anthropic Claude、谷歌Jules、xAI及Cognition Devin等第三方代理,与自家的GitHub Copilot形成互补。
今年,路易斯安那州大学运用 AI 大模型对商店中 292 个 C 端 AI 应用的 220 万条评论进行了分析,发现用户负面评价占比高达 58.3%。这一数字清楚地表明,尽管 AI 技术看起来像 “魔法”,但如何将其转化为可感知、可衡量的持续价值并真正赢得用户
“昨晚调试代码到凌晨3点,这个国产AI仅用30秒就找出了我漏写的异常处理!”一位资深程序员在体验MiniMax-M2后激动地分享。