ERP厂商竞逐AI治理权：Workday发护照，SAP砍预算
7月第二周，两件大事同时发生，皆关乎ERP如何驾驭AI。一是Workday在DevCon 2026上发布全套AI Agent产品：Agent Passport（为AI Agent发放数字护照）、Developer Agent（用自然语言在IDE中构建Agent）、Agent-Ready Tools（让Agent直接访问HR与财务数据，并继承Workday权限体系）。二是SAP。德媒Handelsblatt披露，SAP正严控招聘与差旅开支——并非资金短缺，而是为AI集中资源。CEO Christian Kl
从ReAct论文到万亿产业：AI智能体的发展演进之路
2022 年 10 月，在普林斯顿大学的某间研究室内，博士研究生姚顺雨将一篇仅有十页的学术论文上传至 arXiv 平台。论文标题相当直白——ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models。两个月后， ChatGPT 横空出世，全球焦点都集中在对话式机器人领域，这篇编号 2210.03629 的论文几乎无人问津。时隔三年回望，姚顺雨那个夜晚上传的文档，奠定了价值万亿美元产业的基础。2026 年上半年， AI 产业的核心议题毫无悬念地聚焦于
AI能思考却难执行——2026年的关键突破：让AI真正动手
AI正在重塑工作方式！你让AI撰写竞品分析报告，瞬间完成，条理清晰，格式规范。然后你说："帮我发到工作群。"它愣住了。它不是写不出来，而是无法触达。报告存在于它的处理单元中，群聊在另一个系统里，两者之间像隔着一道透明的墙。它看得见，却传递不过去。2026年，AI的思维已足够强大，真正的瓶颈在于行动能力。过去三年间，AI的发展速度令人惊叹。2023年，ChatGPT赋予AI"回应"能力。你问它答，宛如一个无所不晓的百科全书。2024年，推理模型让AI掌握"思考"能力。它不再直接给出答案，而是先分析步骤、得出
AI要闻 2026年7月1日
🔥 热点速递1. 马斯克X平台推出托管MCP服务：AI智能体无缝直连全球实时数据，积分奖励机制实现价值变现马斯克旗下X平台正式上线托管MCP服务，各类AI智能体可实现零配置直连X平台全球实时数据流。首期支持Grok、Cursor等主流工具，开发者通过MCP协议即可直接调用推文、趋势、用户画像等数据接口。平台同步推出积分返还机制，智能体调用产生的价值可转化为开发者经济收益。关注理由：X MCP是全球首个将社交平台实时数据直接向AI智能体开放的大规模基础设施，这标志着AI获取公域信息不再依赖爬虫或滞后API。
AI不再靠你传数据：MCP协议打通系统直连
喜欢就点星标吧～上周有个制造业老板问我："老陶，我用AI分析生产数据，每次都要先从ERP导出Excel，再上传给AI，太麻烦了。AI能不能直接连我们系统的数据库？"我说：能。这事儿MCP协议就是干这个的。他一脸懵：MCP是什么？MCP，全称Model Context Protocol（模型上下文协议），说白了就是给AI开了一扇门，让它能直接读取你外部系统的数据——数据库、API接口、IoT设备、云服务，统统可以连。不用导出Excel，不用复制粘贴，AI直接去你的系统里查数据、调接口、拿结果。今天这篇，老陶
AI系统核心概念解析：从Token到行动的全链路指南
最近关注AI的朋友，大概都见过那张流传甚广的图：Token、提示词、上下文、Agent、Harness、MCP、Skills七个概念层层向上排列，旁白写着"每一层都建立在前一层之上"。图形确实直观，但容易造成误解——仿佛越往高处就越"高级"，越接近最终形态。实际情况要简单得多：七个概念中，仅前三个存在真正的递进关系，后四个则是四种截然不同的角色，相互间呈现"谁调用谁、谁管理谁、谁被谁使用"的协作网络。掌握这一点，能显著提升理解AI产品的清晰度。接下来逐一解析，每个概念都提供两种视角：技术定义与通俗类比。理
AI Agent协议之争：MCP胜出，传输层成最后拼图
分布式计算的发展史表明，协议之争终将归一，关键在于归向何处——以及谁拔得头筹。近一年来，AI Agent赛道涌现出四股力量：Anthropic的MCP（模型上下文协议）、Google的A2A（Agent间通信协议）、IBM的ACP（Agent通信协议）以及独立团队打造的ANP（Agent网络协议）。厘清这些协议的层级定位，是构建合理技术架构的关键。01 MCP称霸工具调用层根据Linux基金会的统计，至2026年4月，MCP已拥有逾万家活跃的公共服务器，其Python SDK月下载量突破1.64亿次。作为
Penpot MCP 服务器：实现 AI 直接修改设计稿，贯通设计与编程
开源设计平台 · MCP 标准接入 · AI 与代码融合 · 界面即代码 —— Penpot（penpot/penpot）作为 GitHub 上最热门的开源设计协作平台，推出了最新的 MCP 服务器，使得 AI 智能体可以直接处理、调整并生成设计图，成功连接了设计工具与 AI 编程流程的最后一段距离。设计迁移困难、组件对不上、AI 无法感知设计细节产品团队经常面临这样的难题：设计师在 Figma 上完成界面绘制，开发人员照着还原，然而 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor）仅能看到抽象
AI大模型核心架构与基础概念全解析
AI大模型核心架构与基础概念全解析视频概要本视频由马克老师从工程实践角度系统拆解当下AI领域的核心要素，涵盖大语言模型（LLM）、Token、上下文（Context）、提示词（Prompt）、工具（Tool）、统一接入协议（MCP）、代理（Agent）以及代理技能（Agent Skill）等。通过梳理这些基础概念及其相互关联，帮助观众掌握大模型的运行机制以及如何借助外围组件增强实际应用效果。1.大语言模型（LLM）与生成原理LLM定义：大语言模型以Transformer架构为基石，由Google团队于20
2026大模型落地实战：RAG、MCP与智能体高级研修
当前人工智能正从参数竞赛转向产业深度落地，2026年的大模型行业早已超越"拼参数、比算力"的初级阶段：越来越多开发者与技术管理者开始追问——如何将大模型能力转化为可运行的生产服务？如何应对私有知识更新、工具标准化调用、复杂任务自主决策等真实挑战？从2025到2026，大模型迭代速度远超预期：GPT系列快速演进至5.5版，开源阵营Qwen-Coder-Next与Kimi K2相继突破闭源垄断，检索增强生成（RAG）已成落地标配，模型上下文协议（MCP）破解长期存在的工具调用难题，多智能体协作
AI浪潮来袭不必焦虑——跨越iOS、HTML5的演进看技术生存法则
每一轮技术变革席卷而来时，担忧往往抢在收获之前降临。然而回望过去，真正的机遇从不眷顾盲目跟风的人，而是垂青于那些每一步都精准踩点的人。MCP、Skill、Agent、Harness、Loop、Workflow……新概念层出不穷。这种场景似曾相识——2010 年 iOS 崛起时如此，2015 年 HTML5 盛行时亦是如此。焦虑在所难免：我是否又被甩开了？学些什么才能避免被淘汰？无需慌张，翻开历史便能找到答案。合理路径：筑牢编程根基（内存管理、设计模式）→ 吃透平台底层逻辑（ViewController 生
AI行业价值重构：中间层优势消退，两端护城河凸显
"我家AI模型最强"正在成为估值负担——中间层正在变成通用资源，真正的护城河只剩两端。过去12个月里，几乎每一家融资或路演的AI公司都在强调同一件事："我家的AI模型或Agent比竞争对手更强大"。这话本身没错——模型确实更强大、推理速度更快、测试分数更高、Agent编排确实更复杂。但当你跳出单家公司视角，观察整个AI基础设施这两年的演进轨迹，会发现一个被严重低估的现象——"我家AI更强"作为壁垒，正在以肉眼可见的速度失去价值。更准确地说：AI中间层——大语言模型、提示词工程、工具调用协议、数据连接器、向
自然语言驱动：利用 Claude AI 实现自动化渗透测试全链路
导读：本文展示了一场近乎完全由自然语言指令操控的端到端渗透测试实战。我们将 Claude Desktop 连接至部署在 Kali Linux 上的模型上下文协议（MCP）服务器，将 AI 助手转型为安全攻击的副驾驶员——只需口述"执行 Nmap 扫描"，它便能立即行动。在包含多台主机的实验环境中，从初始配置起步，直至成功获取 Windows Server 2019 域控制器的管理员权限。我们在复盘每个攻击环节的同时，也详细剖析了相应的防御策略。来源说明：本文系对 Hacking Articles 发布的《
飞书Aily的差异化策略：用MCP+OpenClaw打造生态壁垒的渐进式AI之路
导语：与钉钉悟空“推倒重来”的激进路线截然相反，飞书Aily选择了一条更接地气的发展方向——在现有协同办公框架上嫁接AI Agent功能，凭借MCP协议与OpenClaw生态构筑开放性护城河。2026年3月19日，飞书推出Aily智能助手，将其角色从“问答型AI助理”提升为常驻飞书联系人列表的原生智能体。Aily的产品理念与悟空形成强烈反差：不颠覆用户既有的工作模式。在飞书的产品设计思维里，用户无需学习全新的操作系统概念，AI能力以“智能伙伴”的方式自然嵌入现有的飞书工作流程——你继续在飞书上撰写文档、召
AI智能体入门指南：从概念到实践的学习路径
最近总有人问我："智能体到底是什么？学了能干啥？我一个零基础的人，到底该从哪里学起？" 今天这篇，一次性讲清楚。很多人一听到"智能体"就觉得很高深，其实它没那么神秘。用一个简单的公式来理解：智能体 = 大模型 + 记忆 + 工具 + 自主行动换句话说，普通AI是"你问它答"，而智能体是"你说个目标，它自己想办法完成"。案例1：你的7x24小时客服主管假设你经营一家淘宝店，半夜3点有客户来咨询退换货。传统的AI客服只能回复固定话术，遇到复杂问题