Anthropic发布万字长文:系统化评估 AI Agents 的工程方法
Anthropic发布万字长文:系统化评估 AI Agents 的工程方法如果你在做 AI Agent 开发,大概率已经发现一件事: Agent 几乎是传统软件测试方法的反例。
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如果你在做 AI Agent 开发,大概率已经发现一件事: Agent 几乎是传统软件测试方法的反例。
在文章开始前,请您先打开Claude code,输入/skill,检查一下您的Claude code有多少个skills?是20个?50个?还是已经突破了100个?自从Anthropic推广Agent Skills以来,我们都爱上了这种“即插即用”的模块化体验。它把臃肿的多智能体编排(MAS)变成了一组优雅的Markdown文件调用,让API账单和延迟同时暴跌了50%以上。
企业级场景中,无论是做RAG还是agent,我们都会面临一个问题:出于数据隐私以及合规要求,数据必须保留在本地。但传统的本地存储方案往往存在数据隔离性差、崩溃易丢数据、配置管理混乱、操作不可撤销等问题。
今天凌晨,喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果,在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram,论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models”, 梁文锋再次出现在合著者名单中。
国内真是不好混。
当我深入分析Metaforms的解决方案时,发现他们的创新不仅仅在于技术本身,更在于对市场研究工作流程的深刻理解和重新设计。他们开发的AI agent系统能够无缝集成到现有的研究流程中,自动化那些最耗时的手工操作。
事情开始变得有趣起来了。
谷歌 Gemini 数据联合负责人 Andrew Dai 联手苹果首席研究科学家 Yinfei Yang,隐身创办 AI 新秀 Elorian。首轮将融资 5000 万美元,剑指「视觉推理」这个下一代大模型的核心问题。
相信很多朋友,都听过Claude Code的大名。
当全市场都在用Agent炒股,人类的唯一胜算在哪?