AI智能体权威指南：从原型到生产的系统级构建之道
《AI智能体权威指南》——跨越实验与落地的鸿沟，打造稳定可靠的自主运行体系随着人工智能智能体逐步从学术研究迈向工业化部署，工程团队正遭遇越来越多的现实难题——工具链不够稳固、推理开销持续扩大、行为模式难以预判，以及距离预期成效仍有不小差距。本书直击多数同类读物刻意回避的关键议题：怎样才能从零到一地规划、上线并持续运营那些真正在真实业务场景中发挥作用的AI智能体，而非仅仅停留在概念验证层面。该著作由妮可·柯尼希坦（Nicole Koenigstein）倾力编写，旨在为构建高韧性、可扩展且安全可控的智能体系统
人工智能对中美未来冲突作战影响——兵棋推演初探
前言2026年8月，兰德公司发布了关于人工智能在未来中美冲突中作战影响的兵棋推演初步观察报告。本公众号特此全文翻译，以飨读者。2026 年 8 月，兰德公司对外发布了一份研究报告，聚焦于人工智能对未来中美军事冲突中作战层面的潜在影响。报告以"AI 战役"兵棋推演为依托，开展了初步观察分析。其中，Camp(ai)gn 是由兰德公司自主研发的一款非密级、战役级、分析型兵棋，其名称由"Campaign（战役）"嵌入"AI"而来，旨在专门探究人工智能对战役规划与组织实施的作用。本公众号特此对全文进行翻译，以飨读者
WAIC现场：图灵奖得主Joseph Sifakis揭示可信AI三大核心准则
专题：2026世界人工智能大会（WAIC） 新浪科技讯 7月20日下午消息，7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举办。 曹操出行首席科学顾问、图灵奖获得者约瑟夫·希发基思（Joseph Sifakis）教授应邀参加2026世界人工智能大会（WAIC），在人工智能国际标准化论坛上通过视频发表演讲，首次阐明可信Robotaxi需遵守的三条基本原则，为人工智能走进物理世界提供了关键理论指导。 希发基思教授长期钻研形式化方法、复杂系统安全及可信自主系统，是全球公认的可信A
英央行布雷登透露拟推新规监管自主人工智能
英国央行周二暗示，需制定专门的人工智能（AI）监管规则，以管控能力日益增强的自主系统给金融系统带来的风险，这或许意味着其对该技术的监管方式将发生转变。 多年来，英国央行一直坚称现有框架足以缓解AI风险。副总裁布雷登（Sarah Breeden）周二表示，自主支付和交易等领域的快速发展暴露出潜在缺口，这可能需采取更精细的监管措施。 自主式AI能够独立做出决策并运行。 “我们的框架在设计时并未考虑自主智能体，而依赖人工介入处理所有智能体行动不太可能现实，”布雷登在葡萄牙举行的欧洲央行中央银行论坛上表示。 布雷
英伟达推机器人安全平台 护航物理AI发展
英伟达正将其应用于自动驾驶领域的安全技术延伸至机器人及物理AI范畴。 这家芯片巨头于周一正式推出Halos for Robotics平台，目标是在自主机器人规模不断扩张的背景下提升整体安全水平。该平台使企业能够依托一套涵盖AI算力、系统软件、传感器信息、安全程序及检测环节的标准化、集成式安全体系。 英伟达机器人与边缘AI部门副总裁迪普·塔拉指出："物理AI正深刻变革制造业、仓储业及物流行业的运营模式，机器人集群丢掉原有安全框架，亟需一套统一的安全架构来支撑自主系统在这些场景中的大规模部署。" 据英伟达透露
人工智能时代：人类命运的机遇与挑战
Ai时代对人类生存真的好吗？在过去的二十年里，人工智能（AI）取得了重大进展。早期的AI系统主要用于数据驱动型任务，如图像识别、语言处理和预测分析。如今，AI正从数字领域走向实体机器，并逐渐融入其中。 AI与机器人技术和自动化技术的融合，标志着工业运营技术领域的又一次演进：即“物理AI”。这一概念涵盖了具备AI能力的自主机器人系统，这些系统能够感知环境、做出智能决策，并在物理世界中采取行动。 物理AI的发展得益于机器学习（ML）算法、传感器技术和计算硬件领域的新突破。所有这些要素共同催生了新一代更智能、更
五角大楼2026年AI战略：从治理框架到“AI优先”的实战部署转型
美国国防部2026年人工智能加速战略标志着从政策制定到快速作战执行的重大转变。对于国防承包商、系统集成商和硬件制造商而言，这场变革不仅重塑了治理模式，更重新定义了平台设计优先级、部署时间表和架构灵活性要求。深入理解美国防部人工智能政策自2018年至2026年的演进轨迹，以及最新加速指令对自主系统、边缘计算和加固硬件的深远影响，显得尤为重要。通过战略政策协同推进人工智能规模化应用回顾历史，美国国防部在将人工智能和机器学习技术全面融入军事领域方面采取了审慎而周全的策略。尽管国防部及其他美国机构在过去60年间已
AI如何从被动接收转向主动交互：生成性认知新解
你是否曾思考过，人类究竟是如何‘看见’这个世界的？在传统视角下，眼睛如同相机，负责捕捉外部景象并传输给大脑，随后大脑像计算机般处理图像，最终指挥肢体行动。感知作为输入，思考承担处理，行动负责输出——三者界限清晰，步骤分明。然而，由Banafsheh Rafiee与Richard S. Sutton（强化学习奠基人之一）共同撰写的一篇新论文，提出了一种颠覆性的见解：感知并非被动的‘接收’，而是主动的‘参与’。他们主张将名为‘生成性认知’（Enactive Cognition）的哲学理念引入人工智能领域，使A
美以伊冲突：首个人工智能战场的自主性危机
西亚这片土地上的战火，见证了人工智能与无人机等自主系统在军事杀伤链中史无前例的广泛应用。2026 年 2 月末至 3 月初，波斯湾海域爆发了由美国与以色列联合发起的高强度敌对行动，双方分别将其命名为“史诗怒火行动”或“怒吼雄狮行动”，这标志着武装冲突历史迎来了一个分水岭。此次军事行动旨在对伊朗的核设施、指挥中枢及高层领导人实施“斩首”打击，导致动能与网络空间的对抗迅速白热化。更为关键的是，该事件成为了所谓首场全面“人工智能战争”的引爆点 [2]。这一称呼绝非单纯的修辞修饰。由人工智能驱动的资产作为决策支持
AI 执行纪元：重塑职场与工作范式
高德纳研判，至 2028 年，三成以上的企业软件将内嵌智能自主 AI 技术，业内专家指出，AI 是印度发展的关键契机，有望驱动就业增长长久以来，关于企业 AI 的探讨多聚焦于其辅助职能。该技术最初被视为提升员工文案创作、资料查询及数据分析效能的利器，旨在辅助人类做出更优决策。这虽是显著进步，却未撼动工作的底层架构。在多数企业内，财务、人力、采购、客服及合规等重复性事务，仍由人力承担。软件仅提供流程导航，实质操作仍需员工亲力亲为。当下我们正步入崭新阶段，AI 不再 merely 旁助工作流程，更获授权在流程
大模型热潮退去后，理性审视AI的天花板与演进路径
也就是说，现阶段的大模型虽然尚未触及"智能的理论极限"，但已经在逼近"纯文本预测范式"的阶段性瓶颈。它目前究竟能把事情做到什么程度？比如：当前这套技术路线（大规模预训练 + Transformer + 对齐 + 工具调用）的极限在哪里。这才是真正关键的问题。因为一个模型能否继续提升，不只是"堆更多资源"，还要看这条路是否接近收益递减。机器智能理论上能达到什么高度。这个上限目前无人知晓，因为我们连"人类智能的可计算边界"都没有完全弄清楚。所以更务实的讨论应该是：当前大模型已经展现出强大的：但它的瓶颈主要卡在
AI演进新纪元：从辅助工具到自主系统
AI领域正经历深刻变革，以下是一些关键要点。简要概括：2023年：2024年：2025至2026年：换句话说：行业焦点已从：“AI协助你”转向：“AI独立完成”------------------------------------------------------------------------今年最有可能的突破将出现在长周期任务领域。我们正进入一个新时代：大型语言模型（LLM）通过与智能体（Agent）环境互动，学习如何执行长期且复杂的任务。这可能是LLM的真正价值所在。以网络安全为例：设想一个
AI与数字自动化引领交通变革（一）
人工智能（AI）、数字化以及更高级的自动化技术（其中包括自主系统）正在重塑公共部门与交通机构的运作方式，并进一步影响其核心职责：提供更安全、更可靠、更高效的交通服务。这些技术的迅猛进展为实现上述目标打开了新的路径，同时也在重塑公众对交通系统的期待。与此同时，它们也在改变公共机构与私营部门之间的协作模式。私营部门正加大投入，用以推动技术快速成熟并扩展其能力边界。尽管变革的推进速度以及对交通的具体功能会产生多大影响目前仍难以预判，但未来数十年内，交通运输领域的专业人员与决策者都将面临一项重要任务：充分运用这三
人工智能系统保障框架
美国国防部（DOD）希望加快人工智能能力在各类国防场景中的研发与落地，以保持战略优势。不过，人工智能算法那些让其更强大的共性特征——例如学习能力、海量数据吸收和复杂问题求解——也带来了新的技术、安全与伦理难题。由于开发、测试、保证、流程和需求等方面仍存在不确定性，这些问题可能影响其推广。要让人工智能真正产生预期价值，建立可信保证至关重要。本文提出一种基于声明的风险管理与人工智能系统保证框架，用以协调快速部署、顺利采纳与严格评估之间的矛盾需求。该框架适用于所有采办路径，能够为人工智能使能系统（AIES）在整
2026汉诺威工博会：物理AI引领工业新纪元
在2026年汉诺威工业博览会的展馆里，有一个再熟悉不过的画面：机器手臂从凌乱的物料箱中拾取零件，快速定位、调整轨迹，然后精准放置到下一道工序。类似的演示，几乎每届工业展会都能见到；但今年，这一场景的“内涵”发生了转变。变化不在动作本身，而在动作背后的“决策机制”。过去，这些操作依赖事先设定的程序路径；而现在，越来越多的设备开始在现场自主判断、动态调整，并直接执行任务。换句话说，机器不再只是“按指令行动”，而是在流程中“理解并参与”。这正是为什么，“物理AI”（Physical AI）成为本届汉诺威工博会的