Proactive Agent Research Environment: Simulating Active Users to Evaluate Proactive Assistants
预测用户需求并自动执行任务的主动代理作为数字助理具有广阔的前景，但缺乏现实的用户模拟框架阻碍了它们的发展。现有方法将应用程序建模为平面工具调用 API，无法捕获数字环境中用户交互的状态和顺序性质，并使真实的用户模拟不可行。我们引入主动代理研究环境（Pare），这是一个用于在数字环境中构建和评估主动代理的框架。将应用程序建模为有限状态机......
How to Run End-to-End Tests with Claude Code
通过端到端测试提高编码代理的有效性。如何使用 Claude Code 运行端到端测试一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Agent confidence on the technical frontier
企业对人工智能的投资蓬勃发展。 Gartner 称 2026 年是组织将其人工智能项目与战略业务目标结合起来的“拐点年”。随着证明投资回报率的压力越来越大，高管和技术领导者正在寻求代理人工智能来推动他们的企业寻求可衡量的财务成果。人工智能代理的绝佳机会......
Q&A: What is agentic AI today, and what do we want it to be?
计算机科学家 Phillip Isola 打破了炒作，解释了人工智能代理的工作原理以及这项快速发展的技术的未来前景。
AI agents are your new colleagues - how to get the best results
未来的工作可能需要人类技能和人工智能代理的仔细结合。以下是如何与代理同行成功合作。
From Local LLM to Tool-Using Agent
使用 Gemma 4、Ollama、OpenAI Agents SDK 和 Tavily MCP 构建轻量级研究代理从本地 LLM 到工具使用代理的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
DataRobot Agent Skills and MCPs are now discoverable through Agentic Resource Discovery
DataRobot 现在支持代理资源发现规范，使 AI 客户、注册机构和开发人员更容易找到 DataRobot 代理技能和 MCP。代理的作用取决于其所能达到的能力。编码代理可以编写代码。工作流代理可以调用工具。企业代理可以跨系统进行推理。但所有...后 DataRobot 代理技能和 MCP 现在可通过代理资源发现发现首先出现在 DataRobot 上。
以下文章最初出现在 Addy Osmani 的博客上，经作者许可在此转载。循环工程正在取代你自己，成为提示代理的人。您可以设计一个系统来执行此操作。这里的循环可以被认为是一个递归目标，您可以在其中定义目的和 [...]
