Who Authorized That? The Delegation Problem in Multi-Agent AI
您的人工智能代理预约了一次会议，总结了一份财务报告，并将要点通过电子邮件发送给了三位利益相关者。为此，它调用了日历代理、文档分析代理和电子邮件代理。每个人都访问内部系统，决定要包含哪些内容，并代表您采取行动。这是您的安全团队无法回答的问题 [...]
This Week in AI: Rethinking the Agent Harness
周一，我们开始了新的每周系列《This Week in AI》，我们在 30 分钟内讨论了很多内容，包括一个比数十年人类审计更快地发现安全漏洞的 AI 模型、一个犹他州两个曼哈顿大小的数据中心，以及为什么要利用该工具的实际论证 [...]
The Agentic P&L: Beyond the Empire of Headcount
一个多世纪以来，公司部门的声望和预算都是通过一个粗略的指标来衡量的：员工人数。如果你管理着 500 名员工，那么你就是一位“杰出的领导者”。如果你做到了五个，你就是一个脚注。这个“员工帝国”统治着从办公室面积到最高管理层影响力的一切。这是基本的 [...]
以下文章最初出现在 Elevate 时事通讯上，经作者许可在此转载。窥视当今大多数“生产代理”出货的引擎盖，你不会发现情报。您会发现自定义管道、脆弱的会话逻辑、共享服务帐户以及希望结合在一起的安全模型。这可以是这样 [...]
When an Agent Deletes the Production Database
另一天，另一个例子是人工智能代理“作恶”并做了人类操作员不希望它做的事情。总而言之，PocketOS 的创始人 Jeremy (Jer) Crane 正在使用 Claude 来执行一些日常数据库维护。然后，克劳德继续删除生产数据库和托管在其云中的所有备份 [...]
Agent Skills Work but the Research Shows Most Teams Are Building Them Wrong
这篇文章最初发表在 The Nuanced Perspective 上，经作者许可在此处重新发布。代理技能现在无处不在。 Atlassian 将它们内置到 Rovo 中，以便代理可以自动分类 Jira 票证、起草 Confluence 页面并路由服务请求，而无需任何人输入提示。 Canva 和 Figma 使用它们，因此 Claude [...]
本文最初发表于 Addy Osmani 的博客上。经作者许可，将其转发至此处。粗略地说：每当您发现代理犯了错误时，您都会花时间设计解决方案，以便代理不再犯同样的错误。过去两年我们一直在争论模型。哪一个是 [...]
Ryan Carson Is a One-Person Code Factory
Ryan Carson 创立公司已经有 25 年了，其中包括 Treehouse，该公司教会了超过 100 万人编码。他知道如何发展一支团队。因此，当他告诉我他已经为自己的最新公司 Untangle（人工智能驱动的离婚助理）筹集了 200 万美元的种子资金，并且没有计划雇用任何人时，[...]
Your AI Problem Is a Data Problem
前一周，我坐在满是数据工程师的房间里，他们担心人工智能会导致他们失业，就像半个世纪前底特律的汽车制造业被颠覆一样。全是人工智能。一直以来。这就是技术专业人士正在谈论的内容。数据科学家、数据工程师和数据架构师 [...]
Steve Yegge 关于程序员倦怠的文章（“AI 吸血鬼”）和 Margaret Storey 关于认知债务的文章引发了一场关于程序员疲劳和软件质量的持续对话——这两个主题应该联系起来，但往往没有联系起来。史蒂夫认为，不断地在代理人工智能的帮助下编程会导致倦怠。它很快，很有趣，但要保持 [...]
个人人工智能不必运行你的生活来改变它。它必须清楚地看到你，并以你无法躲避的方式将你的行为反馈给你。一旦你将人工智能视为反馈循环而不是小管家，整个“代理”对话就开始感觉颠倒了。我们对特工的轮换过度了 [...]
Fighting Tool Sprawl: The Case for AI Tool Registries
随着企业人工智能代理采用规模的扩大，集中式组织级工具基础设施的缺乏正在产生复合成本。当围绕优化部署速度而采用时，企业就会面临一系列风险：重复的工程工作、安全漏洞和操作不透明。每个企业都需要自己的共享工具注册表，反映其特定的[...]
The Best Risk Mitigation Strategy in Data? A Single Source of Truth
每个数据领导者都有这个故事的一个版本。监管审计发现了一个跨系统不匹配的指标。一位董事会成员在连续提交的两份报告中发现了相互矛盾的收入数字。人工智能工具根据自创建该工具的分析师离开公司两次以来一直不受监管的数据生成建议[...]
Eating My Own Dog Food: How I Used the Framework to Write the Post About the Framework
在“不要自动化你的护城河”中，我认为工程组织应该将人工智能自主权与两个独立的维度相匹配：业务风险和竞争差异化。我在整篇文章中使用了 AI 网关成本控制作为一个有效示例，因为单个功能涉及所有四个象限，具体取决于您正在构建的部分。提出这一论点的文章 [...]
The Organization Is the Bottleneck
每个人都在采用人工智能编码工具。工程师编写代码的速度比以往任何时候都快。但组织实际上能够更快地交付价值吗？这并不明显。我撰写了《实现微服务成功》，重点关注工程支持、护栏、自动化测试、主动所有权和轻触治理。我不知道人工智能编码代理会来，但它变成了 [...]
Cat Wu 领导 Anthropic 的 Claude Code 和 Cowork 产品，因此她精通构建可靠、可解释和可操纵的人工智能系统。由于 Anthropic 90% 的代码现在都是由 Claude Code 编写的，因此她也非常熟悉如何将它们融入到日常工作中。上个月，Cat 与 Addy Osmani 一起参加了 AI Codecon [...]
Don’t Automate Your Moat: Matching AI Autonomy to Risk and Competitive Stakes
不久前我正在和一家资金雄厚的公司的一位高级工程师交谈。我请他向我介绍他们产品核心的关键算法，该算法每秒运行数百次，直接影响客户的结果。他停顿了一下说：“老实说，我不太确定它是如何工作的。[...]
