英法协调立场：英拒封锁法倡对话，共保霍尔木兹海峡自由
要点英国首相斯塔默周一公开表态，明确拒绝美方针对伊朗港口的封锁举措，同时强调英国绝不会被卷入与伊朗的军事对抗。几乎在同一时间，法国总统马克龙宣布，法英两国计划于近期联合召集国际会议，以保障霍尔木兹海峡的通航权利。尽管马克龙未彻底否定法国加入美国封锁行动的可能，但他强调，此次会议旨在组建一个"和平性质的多国联盟"，执行"纯粹的防御任务"，并"与冲突各方保持中立距离"。斯塔默在接受BBC第五电台采访时指出："我们反对封锁行动。我们的所有部署——无论是外交、政治还是军事能力方面——我们确实掌握排雷技术，尽管我不
Multica：开源AI Agent管理平台实战指南
Multica：把AI编程助手变成真正的团队成员——开源AI Agent管理平台完全指南multica是2026年4月最受关注的GitHub开源项目之一，今日新增超1600颗星。它解决了一个长期困扰开发者的核心痛点：多个AI编程助手各自独立工作、没有任务追踪、没有记忆积累。本文将带你全面了解multica的设计理念、核心功能、安装部署和实战使用技巧。一、前言AI技术的快速发展，让Multica成为近期社区热点技能。本文将从基础到实操，带你深入了解其核心功能、安装方式和实战技巧，全程附实操步骤和代码示例，建
AI赋能诗教革新——荔湾区智能技术与古诗词教学融合研讨会纪实
2026年4月8日上午，广州协和学校迎来了荔湾区生成式人工智能与语文学科教学深度融合专题研讨活动。本次活动由荔湾区教育发展研究院主办，广州协和学校携手越秀区雅荷塘小学及市区多家名师工作室联合承办。这既是对区域教学改革成果的一次集中展示，也标志着牛筱琼名师工作室长期践行的教学理念在人工智能时代的课堂实践中实现了系统化转型。荔湾、越秀、白云、从化四个区域的众多兄弟学校校长率队参与，四学自育教学联盟、白云广雅、从化明珠学校及荔湾区多所学校的语文教师，加上区级三年级、五年级中心组成员，近百位教育同仁共聚一堂，共同
小海AI智能体重磅升级，智慧办公助手全新登场
是否记得曾协助您查询规章、撰写材料、解析资料的小海AI？如今，它已完成蜕变！中海科技联合中海发展综合管理部共同推出的新一代小海AI智能体，现已正式亮相！这一次，它不再是单纯的"执行工具"，而是您身边值得信赖的"数字伙伴"，精通业务、保障安全、无需学习成本，助您实现办公效率的极致提升！01 企业级智能方案，构建"懂业务"、"能落地"的办公帮手相比通用型AI与个人助手，小海AI智能体深度融入业务场景，更契合企业办公的实际需求：✅通业务：贯通人事项目主数据、海贝任务、OA等关键平台，轻松应对通用AI无法解决的内
AI驱动教学评估革新：构建一体化教评新体系
四川职业技术学院电子与物联网学院以“双高”专业群建设为依托，针对工业互联网产业数字化人才需求，直面传统教学评价体系存在的重结果轻过程、重知识轻能力、重统一轻个性、重人工轻智能等核心问题，系统推进《工业互联网导论》课程的评价机制变革。课程摒弃了传统的期末考核方式，全面推行过程性考核，借助在线平台与AI工具，构建起一套“积分制、任务化、可追溯、精准化”的全过程评价框架，形成了“教—学—评—练”的闭环生态，显著提升了评价的科学性、精准度与育人成效。一、以进阶任务贯穿全程，以积分机制激活参与改革以任务工单与四次递
AI编程的核心价值：不是取代开发者，而是让试错零成本
一位资深架构师的两小时实践：从撰写产品需求文档到分解近百项任务，AI包揽了编码工作。但最令我震撼的并非"速度"，而是"随意修改的自由"。先分享一段真实经历。我本职是架构师，拥有十余年编程经验，此前从未尝试过AI编程。最近出于好奇，我体验了Trae工具，打算开发一套正式的企业级业务管理系统。功能需求相当丰富：用户认证、操作日志、系统配置，以及核心功能——批量AI处理文档、信息提取入库、自定义AI角色实现不同职能分工。按常规开发估算，这类项目从零搭建至少需要三天时间。实际结果呢？仅用两小时。我并非让AI盲目作
单个AI是利器，五个AI变灾难？多Agent协作下的管理之道
单一个 AI Agent 便能协助你完成编码、检索及分析工作。当五个 AI Agent 并肩作战时，任务该如何分配？进度由谁跟进？若发生争执又该听谁的？这绝非科幻情节，而是所有正在引入 AI 的企业即将遭遇的管理挑战。过去半年，AI Agent 经历了关键的范式转移：从“我利用工具处理单一任务”，转变为“我统筹一群 Agent 完成项目”。数字员工与人类员工无异，缺乏管控便会导致混乱。GitHub 上有一款名为 Multica 的开源项目，拥有超过 7000 个 Star，单日新增 1950 个。其定位十
伊朗黑客攻陷美关键设施，AI革命与月球探索双突破
伊朗黑客团伙瞄准美国核心设施，供水系统、电力网络及政府建筑均遭渗透。CISA携手FBI与NSA发出安全警示，伊朗CyberAv3ngers利用正规工控软件攻破Rockwell PLC设备。全美3,891台装置在线裸奔。与此同时，摩根士丹利预警人工智能变革将至，GPT-5.4已具备人类专家水准。BlueHammer Windows零日漏洞遭激进黑客泄露，波及十亿使用者。Artemis II实现半个世纪以来人类首次登月返程任务完美收官。原文链接
智能学院召开合格评估二次常规检查专项部署会
智能学院组织召开合格评估第二次常规检查工作专项部署会为落实广州理工质评函[2025]17号文件精神，确保本科教学合格评估第二次常规检查顺利推进，智能学院于4月9日16:00在4栋303会议室召开专项部署会。会议由院长王煜林主持，评建小组全体成员出席。此次会议的召开标志着学院迎评工作进入新阶段，为各项任务有序推进打下良好基础，全院上下齐心协力，力争在评估中斩获佳绩。会上，对照学校《2025年第二次常规检查考核内容与评分细则》，对五大类一级指标进行细化分解。内容涵盖首轮检查问题整改、访谈演练组织、实训基地打造
AI 编程的新范式：从“写代码”转向“指挥智能体军团”
AI 编程正在发生演变。 过去大家关注的是“请模型帮我写几行代码”，现在更像是做一件规模更大的事：将任务拆解为多个角色，让不同智能体分别负责查资料、搭建框架、编写代码、测试错误和补充文档，最后由人进行判断和收尾。这绝非简单的文字游戏，而是工作模式的重构。 编码正在从“单点产出”转向“系统协作”； 从“亲力亲为”转变为“指挥一支隐形军团”。许多人在初次接触 AI 编程时，脑海中浮现的仍是“它能否帮我补全函数”。 虽然这很重要，但视野太窄。 补全函数只是将模型定位为“写作者”，而当下的变革在于将其定位为“执行
Prompt精髓：任务表达的艺术
Prompt最误导人的地方，在于它看似一套固定公式。但用久了就会明白，真正决定输出的不是某条“万能指令”，而是你的任务描述能力，以及对AI能力边界的把握。本文为系列内容之一，系统梳理AI完整学习路径，同期发布的01至05篇涵盖claude code基础与结果判断等模块。初学者接触AI时，Prompt往往是入门第一课。这很正常。但学习过程中容易偏离正轨，并非个人原因，而是整个信息环境都在推着人们朝某个看似前沿的方向疾驰。为何会出现这种情况？因为大量资料将Prompt包装成了一种“神奇咒语”。在我看来，这种说
智能体AI：推动人工智能从“能说”迈向“能做”的产业关键
“导语近来，围绕张亚勤有关观点展开的多篇报道，所释放出的信息并非某个单独判断，而更像是对人工智能下一阶段产业走向的一次集中勾勒。如果将这些内容放在一起观察，可以总结出三条十分关键的宏观趋势：-- 从生成式AI迈向智能体AI（Agent AI）-- 从信息智能延伸到物理智能与生物智能-- 从AI演进到AI+这三大趋势说明，人工智能正在由一种局部技术能力，逐步转化为新的产业级基础设施。它不再只是停留在“能不能生成内容”，而是开始深入任务、流程、系统以及行业场景。而在这之中，最值得重点关注的，并非某个新术语，而
AI Agent究竟是什么
我们可以用日常生活里的一个场景，来说明“AI Agent”（智能体）到底是什么。你可以把它设想成一位非常聪明的私人助理，不但能理解你说的话，还会主动想办法替你把事情办好。这个“助理”，就是AI Agent。普通AI（例如传统聊天机器人）：你问它一句，它回答一句。比如你问“今天天气如何”，它回复你“晴天”。这样就结束了。AI Agent：如果你对它说“我明天想和女朋友去野餐，你帮我安排一下”。它会主动分析、制定计划，然后开始执行：先查看明天的天气情况（结果发现有雨）再建议你改到后天（因为后天天气更好）搜索附
AI重塑工作的真正逻辑
近两年来，关于AI与就业的争论，常常停留在两种彼此对立的叙述中：一种认为AI会大范围替代人类岗位，引发普遍焦虑；另一种则强调AI不过是工具，人的核心价值依然无法被取代，因而让人感到安心。这两类观点其实都过于笼统，也都没有真正回应最值得深入讨论的问题。中欧国际工商学院经济学教授朱天在最新研究里提出了两个值得管理者重视的判断：第一，AI最先改变的是某些具体任务的成本结构，而不是直接让一种职业整体消失；第二，在短期阶段，AI更可能带来结构性的分层，而非全面性的繁荣——知识体系越稳固、判断力越强的人，更容易成为新
AI何时从会调工具，迈向围绕目标主动完成任务？
点击蓝字关注我们《护理人员也能看懂的AI概念说明：一次理清底层逻辑》章节七：智能体，agent在前面的几篇内容中，我们已经沿着这条主线逐步展开：AI最关键的“核心大脑”是什么（llm），它是如何理解和处理文字的（token），为什么看起来像是“记住了”前文内容（context），以及我们应该怎样把任务说明得更明确（prompt）。继续往下，我们还谈到，它为什么会借助工具来延伸“手和脚”，以及当工具（tool）越来越丰富之后，为什么还需要模型上下文协议（mcp）这样更统一的连接机制。说到这里，很多人可能会顺