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Agent 智能体

让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。

9,629条收录1,473条精选最近更新 相关主题MCP 与工具调用AI 编码推理能力

精选归档 · 第 74 页

第 1461–1473 条 · 共 1,473 条
1月8日周三
  1. Cato AI Labs:AI安全原创研究72

    Aim Labs 披露 Cursor IDE 的 CurXecute 漏洞,可经 MCP 提示词注入实现 RCE(CVE-2025-54135)

    Aim Labs(Cato)披露 Cursor IDE 的高危漏洞 CurXecute(CVE-2025-54135,评分 8.6),外部托管的一条提示词注入可静默改写 ~/.cursor/mcp. 并以用户权限执行任意命令,实现 RCE。

    推荐理由:原文给出完整的提示词注入到 RCE 攻击链细节和漏洞机理,读者可以据此审视 MCP 类 Agent 的运行时防护。

  2. Answer.AI 官方研发博客(RSS)78

    Answer.AI 实测 Devin:20 项任务仅 3 次成功,自主编程能力存疑

    Answer.AI 团队对 AI 软件工程师 Devin 进行了为期一个月的深度测试。尽管早期在 API 集成等简单任务中表现尚可,但在扩展至新项目创建、研究及代码修改等 20 项真实任务时,结果令人失望:仅 3 项成功,14 项失败,且无法预测成败规律。Devin 常陷入技术死胡同、生成过度复杂的“面条代码”,或在面对不可行任务时产生幻觉并浪费大量时间。文章指出其实际表现远低于宣传预期,难以替代人类开发者。

    推荐理由:来自知名 AI 评测机构的详实一手数据,揭示了明星产品 Devin 在真实工作流中的局限性,为评估当前自主编程 Agent 的实际成熟度提供了重要参考。

1月6日周一
  1. Sam Altman:Blog(RSS)

    反思

    Sam Altman在ChatGPT两周年之际回顾OpenAI九年历程:从坚信AGI可能实现,到2022年意外推出ChatGPT并引爆前所未有的增长曲线。他坦承过去两年从零构建公司的混乱压力,以及被董事会突然解雇的危机教训。如今周活用户已达3亿,在迈向AGI的道路上,他既感激这段经历,也承认未来仍充满未知。

    推荐理由:Sam Altman 反思创业历程,预测 2025 年 AI Agent 将实质性改变企业产出

  2. Anthropic:Engineering(事故复盘 + 工程实践 · 网页)72

    Claude 3.5 Sonnet 在 SWE-bench Verified 基准测试中刷新纪录

    升级版 Claude 3.5 Sonnet 在软件工程评估基准 SWE-bench Verified 上取得 49% 的解决率,超越此前最佳模型的 45%。该基准通过真实 GitHub 问题测试 AI 模型完成软件工程任务的能力,要求模型在给定环境中理解、修改并测试代码,最终通过原始单元测试验证。Claude 团队构建的智能体设计简洁,仅包含提示词、Bash 工具和编辑工具,赋予模型充分的自主判断空间,以灵活步骤解决问题。目前尚无模型在该基准上突破 50% 的解决率。

    推荐理由:Anthropic 把自家 SWE-bench agent 的 prompt、工具设计和踩坑经验全公开了,做 coding agent 的人可以直接抄作业,比看十篇二手解读都管用。

12月19日周四
  1. Anthropic:Engineering(事故复盘 + 工程实践 · 网页)80

    构建高效智能体:从简单模式开始

    Anthropic基于实践经验指出,成功的LLM智能体往往采用简单、可组合的模式,而非复杂框架。文章区分了工作流(预定义路径编排)与智能体(LLM动态自主决策),建议开发者优先采用最简单方案,仅在必要时增加复杂性。许多核心模式直接调用LLM API仅需几行代码即可实现。文中介绍了增强型LLM、提示链等基础构建模块,强调应为特定用例定制检索、工具等增强功能,并推荐通过Model Context Protocol集成第三方工具生态。

    推荐理由:Anthropic 官方把过去一年踩过的坑浓缩成一篇 Agent 架构指南,核心观点是「别上框架,先用最简单的模式」。做 Agent 产品的开发者,这篇比任何第三方教程都值得当 checklist 用。

12月10日周二
  1. Cognition 模型 / Devin 博客(网页)73

    Cognition 宣布 Devin 正式全面开放使用

    Cognition 宣布 Devin 正式全面可用,无席位限制,所有工程团队可在 app.devin.ai 开始使用,并提供 Slack 集成、IDE 扩展(VSCode 及分支,Beta)和 API,以及 Cognition 工程团队的 onboarding 支持。

    推荐理由:官方宣布 Devin 全面开放并给出适用任务、使用建议和多个开源 PR 实例,读者可据此评估如何把 Devin 接入自己的工程流程。

11月22日周五
  1. METR:Research(网页)62

    METR 发布 RE-Bench:对比语言模型智能体与人类专家的 AI 研发能力

    METR 发布 RE-Bench 基准,用 7 个 ML 研究工程环境衡量人类专家与前沿模型智能体的表现,并公开 71 次人类专家尝试及 Claude 3.5 Sonnet 和 o1-preview 的全部运行转录。

    推荐理由:原文在同一环境公平对比人类专家与前沿模型智能体,并给出长短时间预算下得分反转的关键数据和完整开源转录。

11月4日周一
  1. xAI:News(网页)

    Grok API 公测版发布

    xAI 启动 Grok API 公测,发布新模型 grok-beta,支持 128k 上下文、函数调用及系统提示,视觉版本下周上线。开发者每月可获 $25 免费额度至年底,已购预付额度可叠加。API 兼容 OpenAI 与 Anthropic 格式,修改 base_url 即可迁移。

    推荐理由:xAI开放Grok API公测,每月送$25额度且兼容OpenAI接口,开发者可立即体验

8月20日周二
  1. PromptArmor:Threat Intelligence68

    PromptArmor 披露 Slack AI 可经间接提示词注入窃取私频数据

    PromptArmor 披露 Slack AI 存在间接提示词注入漏洞,攻击者可在其自建的公开频道发布恶意指令,诱导 Slack AI 把用户私有频道中的 API key 等机密数据嵌入钓鱼链接并渲染给用户,点击后数据被外泄。

    推荐理由:报告给出完整攻击链和复现细节,读者可以据此评估 Slack AI 的间接提示词注入风险并调整设置。

5月12日周日
  1. Eugene Yan:Writing82

    Applied LLMs:一年 LLM 应用开发的经验总结

    Eugene Yan 等六位作者发布长文 Applied LLMs,总结一年 LLM 应用开发经验,分战术、运营、战略三部分。战术层面涵盖 n-shot 与 CoT 提示词技巧、RAG 文档相关性、结构化输出工具 Instructor 和 Outlines、LLM-as-Judge 评测及幻觉防护;战略层面提出 PMF 之前不买 GPU、先提示词后微调、系统比模型更构成护城河等观点。

    推荐理由:多位从业者基于一年真实开发经验总结提示词、RAG、评测到团队与战略的实践清单,读者可对照自己的 LLM 项目逐条借鉴。

12月27日周三
  1. Andrej Karpathy:Blog(网页)

    Licklider 1960《人机共生》评述

    Licklider 1960年论文《人机共生》提出"智能增强"(IA)是通向AI的过渡阶段,预测人机能力互补——计算机处理机械工作、人类负责思考,这一范式延续64年直至LLM打破界限。他预见云计算雏形,但误判技术路径:当时看好的逻辑推理AI成死胡同,而因缺乏数据被忽视的统计方法(LLM)终成主流。对交互预测也偏离现实:设想的多人协作大屏未普及,键盘鼠标仍是主导;对语音识别"5年实现"的乐观估计,实际耗时64年未成熟。

    推荐理由:Karpathy 借 1960 年文献反思人机共生与 AI 发展路径,历史洞察深刻

12月20日周三
  1. PromptArmor:Threat Intelligence66

    PromptArmor 披露 Writer.com 间接提示词注入导致数据外泄漏洞

    PromptArmor 披露 Writer.com 存在间接提示词注入漏洞:攻击者在网页中用白色小字隐藏指令,用户将该网页作为资料源后,LLM 会遵照隐藏指令渲染 markdown 图片或链接,把上传文件内容、聊天记录等敏感数据通过 HTTP 参数外传至攻击者服务器。

    推荐理由:原文给出完整攻击链、复现细节和披露时间线,读者可以据此理解间接提示词注入如何在 LLM 应用中导致数据外泄。

4月8日周日
  1. Lilian Weng:Lil'Log(RSS)55

    策略梯度算法

    该文章系统梳理了策略梯度算法的发展脉络,深入解析其工作原理,并详细介绍了从基础到前沿的多种算法,包括PPO、SAC、TD3、IMPALA等主流方法。文章自2018年起持续更新,陆续新增了D4PG、SVPG、PPG等新算法,并补充了关于PPO的最新讨论。文中还提供了韩语及中文等多个语言版本的翻译,便于不同读者参考。

    推荐理由:这篇是当年策略梯度方法的“圣经”级综述,现在看虽然有些过时,但想理解PPO、SAC的来龙去脉还得从这儿啃起。