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
AI智能体加速到来：从回答问题到成为你的数字助手
2026年，AI正从“工具”一步步升级为“员工”。你或许早已熟悉ChatGPT对话、Midjourney制图。但现在更值得关注的变化是——AI智能体（AI Agent）正在迅速兴起，它们不只是负责回答问题，而是真正开始替你完成工作。不妨回顾一下你过去与AI的互动方式：核心逻辑是：你发出指令，AI负责执行。这属于一种“问答型AI”，更像一名实习助手——你说什么，它就做什么；你不提，它不会主动；你不教，它也难以举一反三。可到了2026年，局面已经不同了。AI智能体（Agent）开始登场。它们的角色不再只是“工
被AI反复折腾的那些天
春节过后，我又把openclaw重新拿出来折腾，结果哪是我在玩AI，分明是AI在反过来折腾我。简单记一笔这段时间我都踩了哪些坑：1.年前照着教程装好的飞书调用方案已经过时了，新的内置插件还会互相冲突。结果工具调用被直接暴露在上下文里，各种任务频频卡死，上下文也迅速膨胀，最后只能选择重装。2.还碰上了不少授权配对方面的问题，经常得靠放开权限的指令，才能让它去操作命令行。其实这类权限本该在安装阶段就提前放开。可这个半成品在所谓的进化过程中，根本意识不到只要重新开放这个权限，它就能继续操作命令行了（这里说的是通
AI产品体验关键指标全解析：定义、测算与实战应用
AI产品面临独特的困境：同一套模型，今日能够正确解答的问题，明日或许因数据分布偏移而失误。同一项功能，对某些用户而言是得力助手，对另一些用户却可能酿成问题。这说明了什么？AI产品要求长期追踪，而非单次检测即可。AI产品正迎来深刻的模式变革：由"功能实现"迈向"意图实现"。用户不再纠结"按钮位置在哪"，而是直白地提出"我想要什么成果"。产品设计的核心议题，也从"怎样打造更优界面"转变为"如何令AI精准领会并落实用户需求"。微软Copilot Studio的近期更新正验证了这一走向——"评测支持"成为产品主线
AI入门解读：什么是Agent？从会答到会做的关键一步
AI基础科普AI从"会说"迈向"会做"的重要升级当下的AI大多停留在"回答问题"层面，而理想中的AI助手应当能够"代替我把事情做完"——这正是Agent所要攻克的核心问题。Agent（智能体/AI代理）可以简单理解为：一种能够自主制定计划并落实任务的AI系统。传统AI通常是你问一句，它答一句，不会主动考虑接下来该如何推进。而Agent则不同——你只需给它一个目标，它就能自行拆分流程、自动执行、遇到阻碍主动调整，并在结束后反馈结果。可以把它理解
AI时代：管理者的思维分水岭
近期与多位企业掌舵者深入交流，一个明显的趋势浮现出来——人工智能的崛起，正推动管理者群体发生深刻分化。这种分化并非基于领域或体量，而是源于思维模式的差异。核心区别在于：你是在「指令驱动」还是在「架构设计」。指令驱动，即向下属明确「做什么、如何做、何时完成」。这是传统工业时代的管理范式。架构设计，则是向AI或团队阐明「需解决何种问题，存在哪些边界条件，达成什么成功标准」。其余部分，交由他们自主探索。前者依赖资历与执行力，后者依托框架与决策力。麦肯锡2024年度CEO调研指出，78%的CEO认为AI正在重塑管
内蒙古发布“人工智能+”行动实施方案（2026—2028年）
内蒙古自治区人民政府印发自治区“人工智能+”行动计划（2026—2028年）的通告内政发〔2026〕11号各盟行政公署、市人民政府，自治区各委、办、厅、局，各大企业、事业单位：现印发《内蒙古自治区“人工智能+”行动计划（2026—2028年）》给你们，望结合实际，抓好落实。2026年3月30日（此件公开发布）内蒙古自治区“人工智能+”行动计划（2026—2028年）为全面落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）精神，加快形成新质生产力，推动自治区经济社会高质量发展，结合
vivo Pad 6 Pro：打造轻松高效的大屏，告别使用焦虑
很多大平板，买回去要么嫌重不想带，要么看久了眼睛疼，最后都只是当泡面盖。但vivo Pad 6 Pro不靠那些冷冰冰的数据说话，而是默默帮你解决了最关键的问题。它配备了护眼原彩屏，配合键盘和手写笔，能同屏开5个应用，PC级WPS和剪映用起来跟电脑没区别。无论是在公园长椅还是咖啡馆，随手记下灵感、画个草图、剪个Vlog，都不用迁就设备，给工作和生活增添几分惬意。
中国南极第42次科考圆满收官雪龙号凯旋归来
4月9日，在自然资源部精心组织下，中国第42次南极考察队搭乘"雪龙"号极地破冰船完成使命，荣耀返航。 前方记者：张建松 顾天成 狄春
智源研究院推出RoboClaw，机器人可通过语音操控执行任务
新浪科技4月8日电，智源研究院携手旋玑智能与面壁智能共同推出了RoboClaw具身智能操作系统，该系统旨在深度融合人工智能语义理解与机器人实际任务执行，让机器人能够直接通过自然语言交互自主完成全流程工作。用户无需进行代码编程或专业维护，仅需通过语音或文字下达指令，系统便能自动完成任务分析、环境感知、资源调配以及整体任务执行。 针对当前具身大模型普遍存在的实用性差、操作复杂、通用性低等落地难题，智源研究院此前已发布RoboBrain和RoboOS，以解决行业痛点并促进产业应用。据介绍，此次发布的RoboCl
智谱推出GLM-5.1旗舰开源模型：可连续工作8小时，价格上调一成
4 月 8 日，智谱对外发布新一代开源模型 GLM-5.1。官方表示，这是当前全球能力最强的开源模型，也是首个可实现 8 小时级持续运行的开源模型。在贴近真实软件开发场景的 SWE-bench Pro 基准中，GLM-5.1 也成为首个成绩超越 Opus 4.6 的国产模型。 据 OpenRouter 信息，随着此次新模型上线，智谱 GLM 的价格同步上调 10%。调价之后，GLM-5.1 在 Coding 场景中的缓存命中 Token 定价，已经接近 Anthropic 旗下 Claude Sonnet
大模型时代的心理计算：从预训练到交互式应用的综述
人工智能与心理学的融合领域正在快速扩张，年发文量已由2000年的859篇激增至2025年的29,979篇。不过，这种迅猛发展也导致了方法论上的“碎片化”，即类似的计算技术在不同心理学分支中孤立发展。本文提出了首个系统性的分类框架，依据计算处理方式而非应用领域重构AI驱动的心理学任务，将其划分为四大类：分类、回归、结构化关系及生成交互式任务。通过对跨越预训练模型与LLM时代的300多项代表性研究进行剖析，我们探讨了计算方法如何从特定任务的特征工程演进至迁移学习及少样本自适应。此外，本文梳理了相关数据集、评估
“阿耳忒弥斯2号”创下人类距地最远载人飞行新纪录
这张照片拍摄于执行“阿耳忒弥斯2号”载人绕月任务的“猎户座”飞船上，画面中为月球（4月6日摄）。 美国国家航空航天局6日发布消息称，美东时间当日约13时57分，正在实施中的“阿耳忒弥斯2号”载人绕月任务，刷新了由1970年阿波罗13号登月任务保持的人类距离地球最远飞行纪录。 新华社发（美国国家航空航天局供图）