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
掘金AI智能体：构建企业级基础设施的实战路径
政策为AI产业指明了明确路径：一方面加速智能体落地，夯实技术底座、统一标准协议，为规模化应用打牢基础；另一方面，智能体功能已从内容生成拓展至任务规划、工具调用与系统执行，标志着AI应用正从‘优化单次输出’迈向‘保障复杂流程’，步入工程化落地关键期。产业实践中，智能体工程化正经历Prompt工程、Context工程到Harness工程的三级演进：Prompt工程聚焦模型对任务的理解，Context工程增强信息获取与利用能力，Harness工程则确保智能体在真实系统中稳定运行，支撑工具调用、任务编排与执行隔离
聚焦智能体开发：CSDN与AMD共探AI工程化实践
大模型竞争进入下半场，核心在于“上下文分层架构设计”。近年来AI浪潮席卷全球，开发者们对大模型的认知逐年深化，一个贯穿始终的问题也日益具体化、无法回避：大模型虽强，究竟何时才能真正“替我们完成任务”？从单轮对话到如今的智能体（Agent）时代，软件开发的底层逻辑正经历一场静默的变革。开发者的关注重点，正迅速从单纯的“如何撰写提示词”，升级为如何进行深度的“系统工程设计”——我们需要对Token进行分配与分层上下文管理，需要用可复用的Skills连接真实业务，更需要设计精密的运行Loop。6月13日，由CS
AI 智能体落地生产：需攻克三大工程难题
2026 年已过一半，关于 AI Agent 的探讨终于从「能否替代人类」转向「如何在生产环境运行」。这一转变本身比任何基准测试都更具说服力——开发者开始认真对待了。然而，认真归认真，将 Agent 真正部署到生产系统中所面临的关卡，远超预期。Anthropic 于去年 11 月发布了模型上下文协议（MCP），将其定位为「AI 应用的 USB-C 接口」。截至 2026 年初，社区已贡献超 1000 个 MCP 服务端，Block、Apollo、Sourcegraph、Replit 等公司已将其整合进内部
智博会亮点：中电金信双引擎AI平台发布 加速产业智能化升级
5月28日至31日，2026世界智能博览会（智博会）在天津国家会展中心盛大举行。作为中国电子旗下科技劲旅，中电金信携人工智能领域前沿成果深度亮相本届智博会，一举推出两款AI重磅产品，并集中展示多项数字化解决方案。在同期举办的中国电子先进计算交流会上，中国电子首席科学家、中电金信研究院院长况文川发表了关于AI时代企业应用现代化转型的前瞻性演讲。两款AI新品：直击企业软件研发与智能体落地难题AI大模型能力获得显著提升，但能否真正扛起关键行业核心业务场景的重任？真实数据能否接入并有效利用？业务人员是否敢于真正使
斯坦福2026AI指数报告核心解读:全球AI竞争转向工程化落地
在全球人工智能产业进入规模化部署关键节点之际，斯坦福大学以人为本人工智能研究院重磅推出《2026年全球人工智能指数报告》。这份兼具数据权威性与产业洞察力的行业研究报告，全面剖析了全球AI技术演进、算力发展、商业应用及产业竞争格局，直指当前全球AI产业从技术竞赛转向价值落地的核心转变，为企业AI战略布局提供了明确指引。一、全球AI产业核心态势：技术差距缩小，产业竞争逻辑全面重构本次斯坦福AI指数报告通过全领域模型评估、算力监测、商业投资数据分析，得出三大颠覆性产业结论，彻底打破传统认知：首先，中美顶尖大模型