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从零构建智能体：面向 AI 智能体的端到端数据管道搭建实战 ｜ 技术实践
Neelima Parakala
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AI 智能体实践评估：基准、框架与经验总结
本文介绍了在真实环境中评估 AI 智能体的实用方法，阐述了如何结合基准测试、自动化评估流程与人工评审来衡量智能体的可靠性、任务完成度及多步行为表现。文章还探讨了对具备规划、工具调用及多轮交互能力的系统进行评估所面临的挑战。
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手工软件工程师的时代已经结束！一位连续创业CTO的判断
Michael Redlich
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AI 编程正在终结框架时代
Alain
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规范化后量子IPsec: Cloudflare采用混合ML-KEM以取代密码套件膨胀
Steef-Jan Wiggers
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亚马逊云科技在其EC2实例中推出了对嵌套虚拟化的支持
Renato Losio
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JoySafeter 重磅开源：开启 AI 驱动安全（AISecOps）新范式
JoySafeter 是一个安全能力的“操作系统”，它不是单一的工具，而是一个能够将无序的安全工具、分散的专家经验，统一编排成协同作战的AI军团的可视化平台。简单来说，它让安全专家能够用“搭积木”的方式，使用自然语言或可视化界面，构建、管理和进化能自主完成复杂安全任务的AI智能体（Agent）。
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Cursor 正经历生死存亡
李冬梅
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如何用 Streamlit 和 Snowflake Cortex 搭建语音助手应用 ｜技术实践
Chanin Nantasenamat
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智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
QCon全球软件开发大会
