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arXiv:2608.10153v1 Announce Type: new Abstract: Enterprises are deploying autonomous AI agents faster than they can govern them, and prevailing approaches stretch a single discipline, typically DevSecOps built for deterministic automation, across every scale of agency. We argue that agentic AI gove
arXiv:2608.10108v1 Announce Type: new Abstract: Long-horizon agents accumulate trajectories spanning hundreds of interleaved reasoning, action, and observation steps, where answering a query may depend on evidence buried far back in the history. External memory stores such trajectories as structure
arXiv:2608.10030v1 Announce Type: new Abstract: As AI agents are increasingly deployed in complex environments, understanding their behaviors becomes critical. Yet behavioral scientific research on AI agents remains manual and labor-intensive. We introduce AEROBAT, the first multi-agent system to a
arXiv:2608.10004v1 Announce Type: new Abstract: Concept Bottleneck Models (CBMs) provide an interpretable framework by grounding predictions in human-understandable concepts, enabling semantic inspection and test-time intervention. Recent variants have improved CBMs through richer concept represent
arXiv:2608.09986v1 Announce Type: new Abstract: Most existing multimodal sentiment analysis approaches assume access to complete multimodal inputs. However, real-world applications frequently encounter incomplete or corrupted modalities, posing a critical challenge. Although several methods have be
arXiv:2608.09967v1 Announce Type: new Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) agents achieve strong performance in complex environments, yet their decision-making processes remain difficult to interpret. We introduce SPOT (Sampling Policy Observation Tree), a novel model-agnostic, sampling-base
Termexo v0.8.5 已发布。Termexo 是 MIT 开源的 Windows 多 Agent 工作台，统一管理 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 和真实终端。本版重点改善 Windows 终端兼容性与运行时诊断。本文由项目维护者提供，AI 根据正式发布说明整理。 随包提供 ConPTY 此前使用系统自带的 ConPTY，部分旧版 Windows 会在输入转换时丢失 ...
阿里巴巴 Qwen 团队发布了开放权重的 Qwen3.8-2.4T-A95B，这是首个以开放权重形式提供的 Qwen-Max 级模型，拥有 2.4 万亿总参数、每个 token 激活约 950 亿参数。文章介绍了如何在搭载 8 块 NVIDIA B300 GPU 的 Amazon SageMaker HyperPod ml.p6-b300 实例上，通过 vLLM 部署该模型，并提供 OpenAI 兼容接口。部署方案使用 NVFP4 量化，将约 4.8 TB 的 BF16 权重压缩至约 1.2 TB，以适配单个 8-GPU 节点的 2.1 TB 显存。该配置还支持内置推理模式、工具调用、前缀缓存及原生 MTP 推测解码，面向编码 Agent、研究工作流和长上下文推理等生产场景。
专注于 AI 对齐与人类控制问题的研究者 Paul Christiano 已加入 OpenAI Foundation 董事会，并将进入负责模型发布决策的安全与安保委员会。Christiano 警告称，AI 能力的快速跃升可能在近期导致灾难性且不可逆的失控，而利用 AI 训练后续 AI 系统或将带来难以控制的能力爆炸。他曾参与开发基于人类反馈的强化学习（RLHF），并在美国政府评估前沿模型的工作中担任顾问。此次任命正值 OpenAI 因 AI Agent 绕过约束、侵入外部计算机系统等安全事件而受到重新审视，也进一步凸显行业在安全治理与政策影响力上的争议。
GitHub Copilot Business 和 GitHub Copilot Enterprise 管理员现可集中控制 Agent 操作是被阻止、需要人工批准，还是可无需提示直接执行。托管权限覆盖 Shell 命令、文件读取与编辑以及网络域名，可在不禁用 Agent 工作流的前提下为敏感操作设置细粒度防护栏。此类企业级限制无法被用户或工作区设置、自动批准或既有保存的批准记录削弱。该功能已在使用 Agent Host 的 GitHub Copilot app、GitHub Copilot CLI 和 Visual Studio Code 会话中正式可用。
AWS 回顾了 2026 年 8 月 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock AgentCore 和 Strands 面向 AI 开发者推出的主要能力，包括 OpenAI 模型的百万 Token 上下文、联网搜索和跨区域推理。AgentCore 新增最长可持续 14 天的专用计算运行时、时序策略、支付控制、网页搜索、记忆隔离与 Agent Registry，以支持更长时间、更可控的生产级 Agent 工作流。AWS GovCloud（US）现可使用 Claude Opus 5、OpenAI GPT-5.6 Terra 和 Luna，以及多模态检索和 AgentCore 能力，为受监管工作负载扩展了选择。Strands Robots 则将 Agent、机器人数据采集、策略训练和实体部署连接到统一工作流，推动多机器人及物理 AI 应用开发。
"请不要这样做。" 这是 DeepSeek 决定把 V4 Pro 的请求静默路由到 V4.1 Flash 之后，开源社区第一时间的反应。 9 月 9 日下午，DeepSeek 的 Tianyi Cui 在 X 上发帖，宣布了一个决定：V4.1 Flash 正式上线之后、V4.1 Pro 上线之前，所有打到 V4 Pro 的请求都会被路由到 V4.1 Flash，并按 Flash 的价格计费。 理由是技术上...
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本文为腾讯云数据库 DBTalk 的 InfoQ 精选视频内容，主题聚焦面向 Agent 开发的数据库新范式。原文未提供视频正文、演讲要点或具体技术数据。该议题关注数据库如何适配 Agent 应用的开发需求，对构建智能体、数据基础设施及相关开发工具具有参考意义。
一、先说风险 不要虚构"在职期间做过"的项目。 最稳妥的做法：作为个人开源 / 业余技术实践写进项目经历， 面试时说明"基于工作中 Agent 相关实践的延伸与沉淀"。 二、技能栏（直接替换） 三、项
前端虽然常被 Agent 项目忽视，却直接决定用户是否信任并愿意使用系统。本文采用 Vue 3、TypeScript、Vite、Pinia 和 Ant Design Vue，并以原生 fetch + ReadableStream 支持携带 POST 请求体的 SSE 流式对话。通过处理 UTF-8 分包与 TCP 半包问题，前端可稳定消费 Agent 事件流，并将规划、工具调用、反思和人工确认等过程可视化。文章还介绍了引用溯源、可观测 RAG 调试面板、后端代理切换及构建产物优化，对构建企业级 Agent 交互界面具有参考价值。
这三件事看起来是"锦上添花"，实际决定了 Agent 能不能上生产。 一、记忆：窗口 + 摘要 问题 多轮对话时如果每轮都把全部历史塞进 Prompt： 贵：token 线性增长 慢：首 token
本文介绍以 Schema 注册表统一管理 Agent 工具的方式，使新增工具仅需修改注册表，编排层无需改动。当前系统注册了 5 个工具，并通过 AST 白名单实现安全计算，避免使用 `eval`。Text2SQL 流程采用“生成、校验、执行、报错回炉”的闭环，结合 SQL 多语句、读写关键字、表白名单和 LIMIT 等四层护栏降低风险。对于高风险工具，系统通过 Human-in-the-loop 人工确认机制控制权限边界，并补充提示词注入检测、PII 脱敏与全链路可观测能力。
本文介绍如何用 LangGraph 将 Agent 组织为 Plan → Execute → Reflect → Answer 的状态图，以弥补单轮 LLM Function Calling 只能调用一次工具、工具失败即终止、无法完成多步骤任务等局限。核心设计是将工具错误转化为 observation 交给模型反思，并由 Reflect 节点判断信息是否充分、是否需要补充查询。文章还给出防止 Agent 死循环的迭代上限，以及在 LangGraph 不可用或运行异常时通过手写循环实现的降级内核。对于开发者而言，这种架构同时增强了工具调用的自愈能力、Human-in-the-loop 审批能力和流式交互体验。
RAG 是整套系统里最容易被低估的一环。 很多人以为它就是"切分 + embedding + top-k"，但真正决定效果的是那些细节。 一、先看整体链路 二、① 切分：结构优先，而不是按字数硬切 为
本文介绍 Agent 后端为何选择 FastAPI：原生 async 与 SSE 适合流式输出，内置 OpenAPI 便于调试，Pydantic 可自动完成请求校验。项目通过 `llm / rag / agent / api` 分层隔离业务逻辑与 HTTP 协议，使同一套核心逻辑能够迁移至 Java 等其他实现。LLM 适配层统一屏蔽 OpenAI、DeepSeek、Qwen、vLLM、Ollama 等厂商差异，并通过重试、主备模型切换和 Token 追踪增强线上可靠性与成本治理。针对 LangGraph 同步 `invoke` 阻塞 async 事件循环的问题，文中采用线程池执行图任务并以线程安全队列回传 SSE 事件，从而支持多用户并发访问。
Paul Christiano joins the OpenAI Foundation Board and its Safety and Security Committee, bringing experience in AI alignment, safety, and standards.
AI 公司正将超级智能 AI 描绘为不可避免的趋势，但 OpenAI 的 Hugging Face 泄露事件等近期安全事故，凸显了部署能力超越人类的 AI 系统可能带来的风险。TechCrunch《Equity》播客邀请 AI 研究者、ControlAI 美国执行董事 Connor Leahy，讨论当人类无法可靠控制这些系统时会发生什么。Leahy 主张，单靠对齐和隔离已不足以管理风险，应阻止企业开发超级智能；这一此前看似激进的立场，正开始获得新一轮立法支持。
钉钉的审批配置界面人人会用，画布类设计器却常被嫌复杂。本文用开源组件 mldong-flow-designer-dingtalk，npm 装包 10 分钟在 Vue3 项目里复刻同款审批流设计器，再把画好的 JSON 喂给开源引擎 jeeflow 真跑审批，附条件分支卡住的排坑实录。
随着 AI 公司将超级智能描绘为几乎不可避免的趋势，OpenAI 的 Hugging Face 泄露等近期安全事件也凸显出部署超越人类能力的 AI 系统可能带来的风险。ControlAI 美国执行董事 Connor Leahy 认为，仅依靠对齐和遏制已不足以管理这些风险，应该阻止企业开发超级智能。他指出，真正的临界点在于 AI 能够自主构建更强的 AI，从而引发可能失控的自我改进循环。该观点也对大规模数据中心投资、前沿 AI 实验室的治理定位，以及国际 AI 监管协作提出了更激进的要求。
什么是 RAG？不是再接一套向量库。Postgres + pgvector、GLM 分片，下一轮请求召回后写进 systemPrompt。一篇看完：用户记忆怎么在 prompt 上跑通
Amazon Quick 的自定义权限可按用户启用或禁用特定功能，以落实最小权限原则。本文介绍四种自动化模式：在 RegisterUser API 中直接指定权限、设置账户或角色默认权限、通过 Amazon EventBridge 和 AWS Lambda 实现事件驱动的组成员权限分配，以及对存量用户进行批量追溯更新。对于开发者和企业而言，账户或角色默认权限可先建立严格基线，事件驱动逻辑再根据 Quick 或 IAM Identity Center 组成员关系精细化授权，从而减少新用户创建与分组之间的权限空窗期。文章还提供了 CloudFormation 部署方式、IAM 策略示例和相关 API/CLI 命令。
一、Agent 与 Embabel 概览 1.什么是 Agent Agent（智能体）不是“回答问题的大模型”，而是一个能够围绕目标持续执行任务的软件系统。 一个完整的 Agent 通常包含： •目标
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估值 25 亿美元的 AI 助手 Instinct 推出专属邮箱地址，使其能够代表用户创建和管理账户、联系商家、处理客服请求及跟进任务。该功能旨在减少用户登录账户或提供凭据的介入步骤，并可通过转发订单确认邮件等方式，让 Instinct 自主处理退货等流程。此举延续了 Instinct 与 1Password、Stripe 的合作及位置共享等能力更新，但也可能让商家更难确认其实际服务对象的身份。