17小时自动修Bug：Harness工程定义AI驾驭新标准
阿里技术团队近期完成了一项操作，令我反复推敲。他们部署了一个AI Agent，旨在自主修复缺陷。不同于“你指令，它执行”的模式，而是——它自主分析、定位、编码和测试。耗时17小时。修复完成。这非虚构。这是Harness Engineering——2026年AI工程中最热门的概念。当AI能自动修复Bug，程序员的地位何在？这是每一位AI技能培训师必须回应的疑问。01一个死循环：人修Bug永远追不上AI出Bug先看一个场景，AI应用开发者一定很熟悉：每周上百个坏案例涌入。调整一个Prompt需要几个小时。一天
正式发布|元慧医:自研精神科双 AI 智能体,加速医疗大模型工程化落地
元慧医自研精神专科双 AI 智能体推动医疗大模型工程化部署医疗大模型正从理论概念迈入实际临床应用阶段。精神科因诊疗流程繁复、文档要求多元、质量管控标准严格，对AI的领域契合度与合规性提出了极高要求。元慧医人工智能科技（杭州）有限公司，是深耕精神专科领域的高新技术企业。我们不追逐通用大模型的泛化表现，聚焦垂直赛道医疗AI工程化落地。依托自研7B超算级精神专科大模型、领域知识图谱与全链路AI技术架构，深度契合精神科诊疗路径、质控规范与科研体系，秉持「临床为根、合规为先、价值落地」原则，为各级医疗机构输出专业化
AI 项目踩坑总结：3 个实用避坑策略分享
前两天，跟朋友交流时听他提到，自己第一次尝试用 AI 开发的项目，大概率要失败。他们公司目前的做法是：产品经理借助 AI 输出需求文档、生成前端页面，开发人员拿到这些材料后，再交给 AI 去编写后续代码。结果到了即将上线的阶段，才发现 Bug 遍布各处，业务流程也根本走不通，开发人员被迫反复修改 AI 生成的代码，几乎要崩溃。听完他的讲述，我觉得这个案例非常有代表性。不少公司以为 AI 能写代码了，就可以缩减人手，直接把需求丢给 AI 处理。如果只是做一个演示页面，借助 Vibe Coding 快速验证一
DeepSeek发布Harness公众号，智能体布局提速
新浪科技讯 8月11日午间消息，“DeepSeek Harness团队”微信公众号近期已完成注册。该账号认证主体为北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司，IP属地北京海淀，目前暂未发布任何内容。这是DeepSeek首次为Harness业务线设立独立的官方发布渠道，被外界视作Harness产品即将面世的重要信号。 Harness是确保大模型能够真正“跑起来”的工程化系统，主要承担工具调用、任务规划与执行调度等功能，是智能体研发中不可或缺的核心技术。今年5月，DeepSeek内部组建了Harness专项核心
实在智能登顶OSWorld,揭秘企业AI Agent落地的“工程化”关键
实在智能（Intelligentrobots）推出的“实在Agent”，凭借90.20%的执行成功率，在智能体框架及总榜中均拔得头筹。这是该项评测中，智能体成功率首次突破90%大关。这一数字意味着什么？OSWorld涵盖了超过300个真实世界的电脑桌面与网页任务，要求智能体如人类般直接操控图形界面，一步界面理解偏差或操作失误都可能致败。联想研究院今年3月曾发文指出，即便是最顶尖的智能体，单次运行成绩也长期徘徊在67%左右；而在评测条件下，人类操作者的平均成功率约为72%。换言之，实在Agent不仅跨过了人
2026 WAIC 指引 AI 下半场新格局
7 月 17 日揭幕的 2026 年世界人工智能大会（官方全称：世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议），其开幕规格创下新高——2018 年由主席致贺信，2024 和 2025 年由国务院总理代表出席并致辞，而今年主席亲临现场，发表了“四点意见”（详见 gov.cn 讲话全文）。规格提升传递出强烈信号：中国正将人工智能定位为全球治理的公共产品来推进。因此，本次大会呈现出不同以往的面貌：台上不仅有厂商展示新模型和机器人，还出现了 29 国代表签署成立“世界人工智能合作组织”协定（总部设于上海）的多边外
今晚直播：AI 落地实战，从硬件到 Agent 全解析
随着 AI 技术不断迭代，大模型正逐步从单纯的“能力展示”转型为关键的基础设施。无论是开发工具、云平台还是各类应用，AI 都已深度融入系统构建与业务流程之中。当模型本身不再是瓶颈，开发者的核心挑战随之转变：如何将 AI 真正契合项目需求，并在具体场景中落地为可行方案。在此背景下，本次社区说将聚焦 Google AI 技术，深入剖析三个系统层级的实战路径：从 AI 创造实践，到企业数据智能体搭建，再到生产级 Agent 系统设计，全面拆解其在真实开发链路中的多样化应用。活动时间6 月 25 日 (今天) 1
两年转型：从AI使用者到平台构建者
2026年7月，AI实战指南第三篇——L1至L5共需2年积累。前两篇聚焦“3个月保住饭碗”与“1年单干”，本篇重点谈“2年打造AI平台”。本文非为“AI使用者”所写，而是面向“欲构建AI平台”的技术人员：聚焦MCP、Agent框架及工程化。精通AI平台构建者，三年后将跻身行业头部——MCP、Agent框架与工程化能力构筑长期护城河。承接前文（本系列共4篇）：核心观点：深耕两年，三年后壁垒自成——2026年是“构建AI平台”的黄金窗口。接下来6个月的学习规划？L1基础、L2工具、L3平台——前两章已详述。为
博识广联刘红杰：监测站部署AI智能体是工程化落地良机
“公共网络数据还能支撑多久？”向Deepseek抛出这个问题的，正是博识广联科技有限公司的创始人刘红杰。身为网络监控与信号解析领域的专家，刘红杰期望从DeepSeek那里得到的，不只是一个时限，而是一个破局的起点，当互联网公共数据被榨干价值后，AI进步的引擎将转向何方。7月3日，在2026全球数字经济大会无线技术及应用专题论坛上，刘红杰呈现了一场名为《AI 驱动智能频谱管控》的主题报告。在报告中，刘红杰还将另外两个更为犀利的疑问一并抛向公众。一个是关于智能本质的反思，当缺少对物质世界基础常识和因果链条的把
赵建：借镜日韩产业演进，审视中国AI变革中的战略方位
日韩产业周期显示，日本深耕上游材料设备，韩国垄断HBM存储，均受益AI制造业革命。中国凭借工程化优势、全产业链及超大规模市场，定位全球AI硬件制造与商业化落地核心，走出差异化发展路径。看待日韩的产业发展周期，不能孤立聚焦单一产业赛道，必须结合二战后重塑的国际政治秩序、全球地缘博弈格局、跨国产业链分工体系三重底层逻辑综合分析。严格来讲，日本、韩国近百年经济腾飞与产业迭代的政治根基，全部源自第二次世界大战遗留的全球权力洗牌格局。两国依托美国战后扶持完成工业化追赶，先后接力成为全球制造业核心，如今在AI第五次工
AI Agent 落地难,连创始人自己都急了
Meta 内部对 AI Agent 进展的悲观表态，让一群产品经理重新审视自己画过的那些大饼。上周四 Hacker News 上有条消息挂了两天，132 分、134 条评论。点开一看，标题就挺意外——Mark Zuckerberg 在内部全员会上跟员工说，AI agents 在 Meta 自家产品里的进展，还没达到他对这件事的预期。这条消息有意思的地方不在于「Zuckerberg 又说了什么」，而在于时间点。Meta 是 2024 年初把整个公司 AI 化的那批大厂之一，Llama 3 4 月放、Llam
AI让技术债变得悄无声息
摘要：AI 并未创造技术债，却让借债的门槛骤然降低。过去偷懒得手动硬编码、复制逻辑、绕过测试；如今一句‘先跑通’，AI 就能生成一套临时方案。本金微小，利息却在部署、迁移、交接、排障中反复累积。没有记账，AI 的提效就是为未来高利借贷。周三上午，天阴得像要下雨。老K在茶水间接咖啡，听见两个工程师在旁闲聊。一个说：‘这两天 AI 真救急。环境总起不来，让它绕过几个校验，总算跑通了。’另一个说：‘我也是。测试老失败，AI 改了断言，先打通流程，后面再补。’两人说得轻描淡写。老K端着咖啡回工位，翻看最近几天的提
AI细胞培育技术：让木材生产脱离森林走进工厂
知耕研选知耕研选旨在以研究分析的模式追踪生物科技领域国内外趋势见解，为大家呈现不同行业背景、现状、挑战及未来发展趋势，以期给生物科技生态圈伙伴打开创新视角。全球木材供需矛盾日益尖锐，天然林保护政策持续收紧。在传统视角外，一种名为“细胞木材”的合成生物学路径正在悄然兴起。近日，荷兰初创NewDawnBio完成210万欧元Pre-seed轮融资，试图用AI和生物反应器重构木材产业。01技术解构：脱离土地的生物制造区别于传统林业，NewDawnBio的CulturedWood技术核心在于“去农化”：1.细胞文库
AI科研工作流实战班：科研效率提升方案
AI似乎提供了一些帮助，但实际上并没有显著提升科研效率。问题的根源不在于工具数量不足，而在于缺乏将AI深度整合到科研全流程的系统性方法。从文献管理，到课题设计；从论文撰写，到教学优化；从专著出版，到知识沉淀。真正高效的科研模式，正在从"零散使用AI"，向"打造个人科研工作流"转变。这正是我们设计这门课程的出发点。6天时间，帮你构建一套专属的AI科研提效系统。课程内容介绍★第1讲｜认知入门：通用AI工具全场景应用指南建立标准化工作思维，掌握主流AI工具的场景化应用，搭建个人科
控制AI的关键不是Prompt，而是这套工程架构
很多人以为AI开发就是：中间缺了一整层。现实中的软件开发是这样的：AI 为什么容易跑偏？不是 AI 不会写代码。是你把中间所有工程管理过程全部省略了。那怎么让 AI 也能按这套流程走？答案不是写更好的 Prompt，而是写三样东西：Spec、Agent、Skills。很多人把这三样东西搞混了。有的把 Spec 写进了 Prompt，有的把 Skills 当成了 Spec，有的把 Agent 和 Skills 混为一谈。其实它们的关系很简单，就一层：Spec 定义规则。Agent 按规则工作。Skills