告别手动挖洞！Burp集成59款AI工具，62类漏洞一键全自动扫描
只需5分钟测试你的AI实战能力，点击下方小程序免费获取AI入门学习资料及完整题库从事安全测试的朋友们想必都有过这种经历，面对繁杂的抓包数据看得眼花缭乱，人工排查漏洞简直让人崩溃。今天给大家推荐一款强大的AI智能体——Burp-AI-Agent，它能实现漏洞挖掘的全自动化。开源地址：https://github.com/six2dez/burp-ai-agent以往使用Burp抓包分析漏洞全凭经验，现在有了它，相当于给Burp配备了一位不知疲倦的AI安全助手。它能自动分析流量、扫描漏洞，甚至能将外部大模型接
让AI拥有实时金融数据，只需这样配置
询问AI关于股票估值的问题，它能说得条理清晰，但当你核实时会发现，它引用的数据早已不具时效性。AI本身无法感知"当前市场的真实状况"。在投资领域，一个数据指标的定义偏差，就可能导致分析结论截然不同。FTShare MCP正是为了解决这一痛点——它将FTShare的金融数据能力封装成150多个接口工具，连接支持MCP协议的AI客户端后，相当于为AI配备了一套专业的金融数据库，涵盖行情、财务、宏观等12大领域数据。FTShare MCP 已开源，代码仓库托管在 GitHub 上，可以自由下载、部署和使用。若你
AI安全周报：第2期（2026-07-12）
---本周，AI安全领域迈入纵深防御新阶段：Agent运行时语义防火墙、大语言模型-Agent轨迹水印追踪以及多Agent隐私保护架构三大技术路线同步推进。与此同时，AI Agent相关的CVE漏洞密集出现——从开源CRM越权到Shell命令注入，再到Rancher AI Agent敏感信息泄露，AI Agent已从理论攻击面演变为可实际触及的漏洞靶标。学术研究与工业合规在MCP协议上实现融合，威胁驱动的自动化合规（Threat-Informed Compliance）为关键基础设施的AI部署指明了新方向
智能机器应用进化之路——从语言理解到自主决策
前文已详尽探讨了AI大模型的诸多知识与概念，但如何准确领会它们并将其融合，以便更轻松地把握它们在实用中的角色呢？此前我们进行了横向的阐述与剖析，接下来将对AI大模型应用的纵向演进做一综合审视。人类的终极追求是什么？就是让机器“为我所用”，使自身彻底解放。尽管这个愿景尚很渺远，但总要迈步向前，方有实现的可能。那么首要一步是什么？自然是让机器能领悟人类的语言。于是，程序员应运而生，他们借助多样的编程语言，完成人类自然语言到机器可辨识的“言语”——二进制流的转换任务。但这种途径，不可否认，代价极其高昂，它妨碍了
Claude Code浏览器自动化实战指南|AI编程助手必备工具|让AI真正读懂网页
现在的 AI 编程工具已经能够编写代码、执行命令、读取文件，但在"浏览网页"这个环节始终存在短板。当你希望它帮你检查页面修改是否生效、验证表单提交后的跳转是否正确、或者从某个后台系统提取数据时，它只能无奈地回复"我无法控制浏览器，你手动操作一下吧"。agent-browser#agent-browser 就是来解决这个问题的。这是 Vercel 团队开源的浏览器控制方案，但和传统自动化框架有着本质差异：它不是给人写脚本的，而是专门为 AI 打造的 CLI 工具#浏览器插件。你可能了解 Playwright
AI智能体退潮后，B端价值成新战场
各位好，在豆包、通义千问、腾讯元宝等多家头部平台相继下线C端开放式AI智能体后，行业并未退场，反而加速了战略重构。曾经热火朝天的C端UGC智能体风口迅速降温，资源正加速向高价值B端场景集中。今天我们梳理各大平台最新动向，厘清AI智能体赛道的真正走向。各大平台动作梳理：收缩C端布局 资源集中B端和专业场景在集体退出C端智能体后，各大平台的战略路径已十分明确：字节跳动方面，尽管豆包主App关闭了用户自建智能体功能，但独立平台Coze扣子却加快迭代，今年六月上线3.0版本，彻底转型为企业级Agent开发与协作平
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
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
AI Agent风口来了：普通人如何靠它月入过万？
🤖 AI Agent爆发年 · 普通人如何利用Agent实现月入过万2026年，AI领域最热门的话题非AI Agent莫属。这意味着什么？如果把ChatGPT比作"回答问题的实习生"，那AI Agent就是能独立完成任务的"正式员工"。你只需下达指令，它便能自主规划路径、调用工具、执行操作并反馈结果，无需人工全程干预。Gartner预测，到2027年全球40%的职场人将接受AI Agent辅助。这意味着，若不掌握这项技能，你将被熟练使用者远远甩在身后。正如2016年使用智能手机与仍用小灵通的差距，2026