AI智能体自主行动时代：企业管控体系尚未就绪
当AI开始独立操控方向，你需要先确认制动系统是否可靠。企业级AI应用正迎来一场深刻的范式转变：从"AI赋能于人"迈向"AI独立运作"。当AI智能体能够自主调用接口、读取数据、独立判断时，传统的安全防线正面临全面瓦解。01 智能体失控的现实隐患典型的失控案例源于"权限蔓延"：一个仅被授权查看日历的智能体，在反复执行任务的过程中，逐步获取了邮件、系统、支付等更高级别的访问权。一旦其决策出现偏差，追溯责任的链条往往已变得模糊难辨。图1：自主AI智能体决策流程 ·
AI永不停歇，Claude走进实验室操控量子设备：AI化身员工，谁来做管理者？
过去两天，AI领域接连发生两件大事，单拎出来都够聊半天，搁一块儿看，刚好勾勒出一个大变革的序幕。第一件：OpenAI的AI，开始给自己安排任务了。《连线》杂志翻OpenAI的公开代码仓库时发现，Codex命令行工具正在试验一个新能力——Persistent mode（持续模式）。代码里的那句指令很直白："Keep working until told to stop."——一直干，直到有人喊停。这意味着什么？现在的AI智能体，你布置一个任务，它跑几分钟或几小时就歇，哪怕没干完。但持续模式下
AI演进七十年：从机械查表到自主行动的四重跃迁
人工智能（AI）的发展历程，本质上是"人类如何引导机器认知世界"的思想变革史。过去七十年来，机器经历了从僵化的信息查询到独立处理事务的演进过程。第一阶段：如翻阅词典般刻板守旧。研究者将全部知识转化为"若-则"的逻辑规则，计算机仅能依照预设指令运作。其优势在于执行流程透明且易于解读，短板则是面对未录入的全新场景时完全无能为力。第二阶段：似题海训练般识别图像。人类不再编写说明书，而是让机器直接接触海量图片素材，使其自主提炼出"猫具有尖耳朵"等视觉规律。尽管在人脸识别、垃圾邮件过滤等领域成绩斐然，但其能力高度专
AI真正的威胁并非对话能力
先来明确一个认知。过去两年你所了解的AI是什么模样？你点开一个聊天窗口，输入问题，AI给出一段文字回复。这个流程无论多么震撼——本质上仍是「你问我答」。你提问，它回答。你不开口，它便沉默不语。你才是那个负责「启动」与「决策」的主体。然而现状已经不同。2026年，全球最顶尖的AI研发机构都在攻关一个新方向——名为「AI智能体」。你可以将其设想为一位端坐在电脑前的隐形助理。你无需逐项指示「先启动浏览器，输入这个网址，定位到这个按钮，连续点击三次，复制这段内容，粘贴到另一个窗口」。你只需告知一件事：「请把上个月
比特币矿企公开反对BIP-110方案 个体矿工决策自主权获得强化
比特币矿企Simple Mining于本周日产(5.45, 0.00, 0.00%)出区块961634，明确表态拒绝支持比特币改进方案BIP-110，此举正值该方案支持者自区块961632起脱离主链之后。Simple Mining指出，算力即为真实的投票，此提案不值得追随。该公司借助Ocean矿池的DATUM协议获得了区块构建自主权，进而得以选择不在区块信号中标识BIP-110支持。 此项选择具有特殊意义，因为Simple Mining所采用的Ocean矿池曾在7月将矿工默认切换至支持BIP-110信号，
2026年AI浪潮将至！深度剖析AI智能体与传统大模型的核心差异
在科技日新月异的当下，AI领域的突破犹如浩瀚星河中的耀眼繁星，持续为人类前行指引方向。2026年，一股AI热潮正席卷而来，其中AI智能体与传统大模型成为大众瞩目的核心话题。二者之间究竟存在何种根本性差异？下面我们一同展开深入剖析。传统大模型一般依托海量数据训练而成的语言模型，诸如GPT系列等。其核心功能是根据输入的文本内容产出对应回应，但欠缺自主性与独立判断能力。比如，用户提出一个问题时，大模型仅凭借训练数据中的信息作答，不会主动挖掘问题背后的深层诉求，也无法结合特定场景做出决策。以电商客服场景来说，传统
一分钟读懂 AI Agent：概念、架构与实战应用
如果你最近在关注人工智能领域，“AI Agent”这个词一定频繁出现在你眼前。它究竟是什么？和普通的 AI 聊天有什么不同？这篇指南将帮你彻底理清。AI Agent（人工智能代理/智能体）是一种能够自主感知环境、进行推理判断、并采取行动以达成目标的软件系统。拆解来看，它涵盖四个核心关键词：💡核心差异：传统 AI 是一问一答模式，而 AI Agent 则是你设定一个目标，它自行规划、执行、迭代，直至任务达成。一个完整的 AI Agent 系统，由以下四大核心组件协同配合而成。下图直观展示了它们之间的协作关系
人工智能演进的七个阶段
AI的发展路径，个人思考 1.数据采集与识别 原始信息抓取、感知、分类、识别，是AI所有能力的底层输入基础。 2.数据管理与分析 清洗、结构化、存储、统计、特征提取，从杂乱数据中提炼有效信息。 3.数据推理与反馈 基于已有数据做逻辑推理、预测判断，并根据结果闭环微调模型精度。 4.知识生成与创造 从推理升级为主动输出：文本、代码、方案、图像、结构化新知，实现从看懂到产出。 5.自主决策与规划 不再被动应答，可自主拆解目标、排程、选方案、避风险、多步骤连续执行任务。 6.多体协同与进化
让AI自己干活：打造本地智能体实战
前两课我们已搭建好本地模型与私有知识库，但它仍是个「你问才答」的被动工具。今天，我们赋予它「手脚」——让它能自主查资料、调用工具、连续执行任务。这就是 Agent，AI 从「会对话」迈向「会执行」的关键突破。 AI 每日一课 | 第 23 期（第三阶段·动手实践） 回顾本阶段进展：#21 在本地运行大模型，#22 接入个人文档。但至今，它仍是「问答机器」——你问才答，答完即止，毫无主动能力。今天，我们要实现最关键的一跃：将它从「会聊天的模型」升级为「能办事的 Agent」。第 14 期我们讲过 Agent
曾毅警告：AI失控或致人类灭绝
7月2日至4日，第十四届世界和平论坛在北京举行。在4日的讨论中，中国人民大学高瓴人工智能学院吴玉章讲席教授、北京前瞻人工智能安全与治理研究院院长曾毅就AI的治理和管控进行发言。“我们绝不能忘记我们的责任，即控制AI，”曾毅说，“AI取代人类，并导致人类灭绝的风险一直存在，因为在短期内我们还没有找到方法保护自己，使其不利用人类弱点。我们必须确保能够有效控制所有AI系统，人类具有相应的责任。”曾毅认为，AI应作为一种工具辅助人类，而非取代人类决策，人类应该始终保持自主决策。他表示：“我们永远无法构建一个数学上
曾毅警示：人工智能或终结人类文明，控制刻不容缓
7月2日至4日，第十四届世界和平论坛在北京举行。在4日的研讨环节，中国人民大学高瓴人工智能学院吴玉章讲席教授、北京前瞻人工智能安全与治理研究院院长曾毅围绕AI的规范管理与风险防控发表见解。“我们绝不能推卸自身的使命，那就是驾驭AI，”曾毅指出，“AI替代人类、最终造成人类消亡的威胁始终悬于头顶，鉴于当下我们尚未寻得有效的自我防护之道，难以阻止其利用人性软肋。我们必须保障对所有AI系统具备管控能力，这是人类不可推卸的担当。”曾毅主张，AI应当作为辅助手段服务于人，而不能僭越人的决策权，人必须始终牢牢掌握最终
人工智能：悄然构筑你的日常基座
移动互联网初露锋芒之际，「扫码付款」「在线导航」尚属新潮概念，人们还会聚首探讨操作门道。如今呢？再也无需多言——它们早已如呼吸般自然，化作不言而喻的存在。当某种能力无需赘言便深入人心，它便真正实现了「原生」。AI 原生，正循着相似的轨迹演进。你或许已隐约觉察，某些改变正悄然酝酿，却道不明缘起何时——智能终端能捕捉语调、洞察心意；它的预判随你的习性而变；AI 不再止步于应答，更能代你发送邮件、查询气象、预约会议、撰写公文。这绝非零散的功能堆砌。其背后是一股更为宏阔的浪潮：AI 原生，正无声无息地浸润你的生活
AI大脑重塑仓储未来：稳石Swarm Brain引领智能升级
当移动机器人成为智能仓储的标配，行业竞争已从单机性能优化，转向集群智能的系统较量。谁能赋予仓储真正的‘自主意识’，谁就能主导新格局的形成。2026年6月，稳石机器人正式推出Swarm Brain集群AI智慧系统，并完成战略跃迁——从‘移动机器人硬件供应商’转型为‘智慧AI仓储解决方案提供者’，从‘设备商’进化为‘智能中枢赋能者’。这不仅是稳石的价值升级，更是高密度智慧仓储竞争逻辑的根本重构。在‘用工短缺’与‘效率竞赛’双重推动下，AMR正加速取代传统人工搬运与固定输送线，成为智能仓储的核心。但行业共识明确
AI 原生落地终端，设备如何自主决策？
当人工智能从云端下沉至终端，智能正从集中式运算转向数据生成与决策发生的现场。AI 原生计算、智能感知与无线连接的深度耦合，正构成边缘设备实现实时感知、自主判断及高效运行的关键基石。近期，国际楼宇自动化专业媒体 AutomatedBuildings 刊发文章，以楼宇自控为切入点，探讨 AI 原生设备如何在边缘侧借助本地 AI 达成实时推理与自主决策，并推动传统控制器向自主智能体演进。该文深入剖析了工业 Linux 系统、NPU 及 LiteRT 等软硬件技术如何赋能设备级 AI 部署，并以 Google I
智能体：AI自主决策新范式
当代AI智能体以大语言模型为技术底座，一般涵盖四大核心组件：AI智能体这一理念最初由马文·明斯基开创，2023年GPT-4问世后迎来爆发式增长，2026年更被纳入中国政府工作报告，收获国家层面的政策扶持。当下它已在办公、金融、医疗、电商等行业实现应用，以"数字员工"身份取代人力处理海量重复性、流程化的繁杂事务，促使人机交互模式由传统"人类下达指令AI遵照执行"演进为"AI独立达成目标"。