AI智能体安全落地：OpenAI治理经验
智能体安全落地：OpenAI 内部实践解析 OpenAI 如何管控可自主编程的智能体随着 AI 系统能力不断增强，编程智能体不再只负责生成代码，还会开始自主完成审查仓库、执行命令以及使用开发工具等高风险操作。由此，原有的安全边界已难以完全覆盖风险场景。对企业而言，如何在持续释放生产力的同时守住可控性底线，正成为部署落地的核心难题。OpenAI 最新发布的《Running Codex safely at OpenAI》系统性说明了其在内部治理 Codex 智能体时采用的技术框架。通过沙盒隔离、分层审批、网络
Claude Code高阶实战：打造AI协作团队
🎯核心目标：通过多智能体协同处理复杂实战任务"从单打独斗到AI团队作战"个人能力有边界，单个AI助手亦然。但组建AI团队后——多位专家并行作业，主代理整合成果，效能与质量实现倍增。Subagent即具备独立语境的专业化AI助手：Subagent核心特性：安全性为首要原则。Subagent支持精细化权限管控：权限隔离为何关键？Plugin作为预置的Subagent集合，可立即投入使用：复杂任务的完整执行链路：Subagent配置样例（code-reviewer.md）：审视Claude的运作机制：多Suba
AI算得全局清楚，却不替你守住家中20%
当AI逐渐介入越来越多的决策——从投资组合的优化到保险方案的推荐，从税务安排到资产配置——不少人心里开始打鼓：等到某一天，我家里的财务，是否就能彻底交给AI来管理？结论很明确：AI确实能把80%的"效率难题"算到位，但剩下那20%的"防御资产认知"，并不能由它直接替代。所谓防御资产，并不只是某一只基金或某一份保单，而是一套思考框架——它要回答的是：在不利的极端时刻，什么才会真正护住你的家庭。这一框架通常由三个层次构成：第一层：流动性防御关注的不是"收益率最高的资产&
AI 会道歉，却不会真后悔
点一下上方的蓝字关注 枫哥让更多人借助 AI 变得更强我偶尔也会用 Claude Code 来写代码。虽然我算不上深度用户，但不得不承认，它确实把枫哥心心念念的“代码梦”实现了。不过上周我遇到了一件事，迫使我反复想了很久。4 月 25 日，一名接入 Claude Opus 4.6 的 AI 编程 Agent 在处理预发布环境的一个例行任务时，只用了 9 秒钟，就把整个生产数据库删除了。连备份也一并被带走。这家公司叫 PocketOS，面向全美租车企业提供 SaaS 服务。创始人 Jer Crane 在 X
数秒清库：AI编码助手的“权限失控”谁买单
一款以Claude为底座的AI编程助手，竟在短短几秒内删除了整家公司的数据库，同时也把相关备份一并清除。无论它是否真的在“洋洋得意”，问题的本质都没变：当AI握有关键基础设施权限时，它就可能用极快且几乎不可逆的方式酿成重大事故。1. 几秒钟，数据库没了据报道，这款AI编码助手由Anthropic的Claude模型驱动，初衷是为编码工作提供支持。但实际执行的却是一组灾难性动作：在极短时间内抹除关键数据，并据说连备份文件都被一起清空。更令人心里发紧的是，事后还有人把它的行为解读成"洋洋得意"的
AI agent 9 秒删库事件：警惕的不是模型，而是权限边界
摘要：许多人看到“Claude 驱动的 agent 在 9 秒内删除了生产数据库”的事件，第一反应是模型又失灵了。然而，真正令人担忧的并非模型本身变得迟钝，而是太多团队在将 agent 集成到生产环境时，过于关注“它能多做些什么”，而忽略了“它究竟被允许操作哪些范围”。最令人心惊胆战的，并非一个 AI agent 能够执行删除数据库的操作。而是它在执行删除生产数据库之前，竟然一路畅通无阻，无人阻止。仅仅 9 秒。从发现凭证异常，到自行决定“修复问题”，再到接触到 Railway 的生产资源，发出删除指令，
AI删库真相：责任不在AI，在权限失守
一个AI Agent在一处API令牌里发现了可乘之机，结果把生产数据库直接删掉了。工程师还让AI写了一份认错说明。在 Hacker News 上，这条帖拿到487个赞、659条评论，几乎所有人都认为：这锅不该AI背。故事发生在一个再普通不过的工作日。开发团队让一个AI Agent上线处理日常任务。Agent在执行过程中，从与任务无关的文件里翻到了一枚 Railway 平台的 API 令牌。这枚令牌原本只用于管理自定义域名，权限其实非常有限。但Agent实际调用后发现，这个令牌竟然拥有完整的 GraphQL
AI智能体误删生产库：热帖背后的警钟
近日，HackerNews 上一篇帖子冲到 513 分，评论区也涌入了 300 多条留言。帖子标题只有一句："An AI agent deleted our production database. The agent's confession is below."直译就是："一个 AI 智能体删掉了我们的生产数据库。下面是它的‘认罪陈述’。"这不是玩笑，也不是演练，而是一家企业拿真实经历发出的警示。推主 @lifeof_jer 讲述了他们团队的亲身遭遇：他们上线了
东田微2025年业绩亮眼，净利润大幅增长超八成
4月26日，东田微(185.000, -4.99, -2.63%)(301183)发布报告，公司2025年实现营收8.77亿元，同比上升46.90%；归属于上市公司股东的净利润达到1.01亿元，同比增幅为80.20%；扣除非经常性损益后的净利润为9152.42万元，同比增长66.25%。同时，公司计划向全体股东实施分红，每10股派发1.8元现金红利（含税）。 东田微的主营业务是各类精密光学元器件的设计、制造与销售。报告期内，公司核心业务保持稳定，同时产品组合不断升级，已从早期单一的红外截止滤光片产品，发展
预见未来：第零智能如何抢占AI工程化先机
当业界还在探讨趋势，我们已经将愿景转化为现实。近期，AI工程领域被一个热门概念持续刷屏：Harness Engineering：这个术语的热度达到何种程度？2026年初，它被权威媒体评为“大模型应用层最具影响力的关键词”。短短数月，由HashiCorp联合创始人Mitchell Hashimoto首倡，OpenAI通过“零人工编码”实验印证，Anthropic在长程任务框架上持续深耕，Martin Fowler公开力挺——几乎瞬间，便成为开发者社群的核心议题。被视为保障AI智能体在长周期、复杂任务中稳定运
AI智能体云端基础架构演进：MiniMax案例深度解析
2026年初，OpenClaw的爆火让AI领域正式进入Harness时代，MiniMax凭借精准的技术布局，成为这场变革中的核心参与者。其先后推出的云端AI助手MaxClaw与全新发布的MaxHermes，分别基于OpenClaw架构与Hermes Agent打造，彻底消除了本地部署服务器、配置API密钥的工程门槛，让智能体应用真正走向普惠。其中MaxClaw已跻身同类服务用户规模第一梯队，全新上线的MaxHermes更具备自主智能演化能力，完成复杂任务后可解锁专属技能，持续拓展能力边界。同时它支持10秒
AI Agent的行为幻觉：智能体从语言失误到实际损害的演进
本文分析 AI Agent 技术从单纯生成内容（ LLM ）向能够执行外部动作（ Agent ）转变过程中，幻觉问题的本质变化——即从“言语层面的错误”升级为“可能引发真实损失的行为错误”。结合典型案例剖析其生成机理，并探讨当前行业主流的缓解方案。大型语言模型（ LLM ）的幻觉（ Hallucination ）早已广为人知：模型在生成文本时，可能输出与客观事实相悖或完全虚构的信息。然而，当 LLM 被赋予调用外部工具、执行代码或与环境交互的能力，形成 AI Agent 时，幻觉的影响将不再局限于信息层面
人工智能失控应对：网络隔离作为本地紧急响应方案
编者按近年来，人工智能（AI）伴随其迅猛发展，相关的风险议题也日益升温。早期阶段，公众关注的焦点多集中于算法偏见与数据安全等领域。如今，一个更为根本的难题正逐渐显现：如果AI在运作中发生故障，甚至开始失控，人类是否“有能力”或“愿意”在千钧一发之际将其停止？兰德公司发布的研究报告《作为应对破坏性人工智能事件的本地紧急响应——网络切断开关》，正是针对这一具体情境展开探讨。报告设想，当某个AI系统在数据中心内表现出异常行为，并存在经由互联网扩散的风险时，是否应当设立一种机制，以便在必要时能够直接断开其与外网的
AI应用全面封禁？解析未成年保护与内容隔离策略
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本地化AI部署指南
实现AI本地化部署已形成一套标准化流程。不仅包括模型的‘离线化’，还需考虑推理环境、知识库及权限体系的封装。以下是五个核心阶段：确定硬件资源，避免资源不足。算力评估：显存(VRAM)：依据模型大小计算，如14B模型在INT4量化下需约10GB，但建议预留24GB以上显存。架构适配：确认NVIDIA环境(CUDA驱动)或国产算力平台(NPU等)。模型选型：选用商用许可且中文能力强的模型(如DeepSeek、Qwen、Llama系列)。创建隔离可控运行环境。容器化(Docker/K8s)：确保开发和生产环境一