Ivo Secures $16M Series A to Revolutionize AI-Powered Contract Review, Launches Ivo Search Agent
法律团队面临着越来越大的压力，需要在加快合同谈判的同时保持精确性和合规性。传统的合同自动化工具通常会牺牲准确性来换取速度，迫使法律部门手动干预并仔细检查 AI 生成的输出。Ivo 是一个由 AI 驱动的合同审查平台，它已经改变了 150 多个企业法律团队的工作流程，包括那些 […]Ivo 获得 1600 万美元 A 轮融资，以彻底改变 AI 驱动的合同审查，推出 Ivo Search Agent 首次出现在 Unite.AI 上。
Orchestrate seamless business systems integrations using Amazon Bedrock Agents
这篇文章展示了如何使用生成 AI 来逻辑化、推理和协调使用虚构业务流程的集成。它展示了协调 Amazon Bedrock 代理和行动组的策略和技术，以将生成 AI 与现有业务系统无缝集成，实现高效的数据访问并释放生成 AI 的全部潜力。
From Agentic AI to Ransomware: Six Cybersecurity Trends to Watch in 2025
随着 2024 年即将结束，我们回顾了黑客、中断、立法和迅速出现的趋势改变网络安全格局的一年。人工智能 (AI) 继续以惊人的速度发展，生成和代理 AI 推动组织考虑其在业务各个方面的作用。与此同时，新的类别出现 […]文章《从代理 AI 到勒索软件：2025 年值得关注的六大网络安全趋势》首先出现在 Unite.AI 上。
Agentic AI: The Future of Autonomous Decision-Making
人脑是人体中最大的能量消耗者，我们倾向于减少能量消耗并尽量减少认知负荷。我们天生懒惰，总是想方设法自动化哪怕是最小的任务。真正的自动化意味着无需动一根手指就能完成任务。这就是 agentic […]Agentic AI：自主决策的未来首次出现在 Unite.AI 上。
The Rise of Agentic AI: A Look Back at 2024 and Predictions for 2025
如果说 2023 年是世界发现生成式人工智能的一年，那么 2024 年则见证了代理式人工智能的崛起——这是一种旨在在复杂、动态环境中实现目标的新型自主系统。与响应提示或遵循预定义规则的传统 AI 不同，Agentic AI 可以主动运行，制定计划、做出决策并适应不断发展的 […]The post The Rise of Agentic AI：回顾 2024 年并预测 2025 年首先出现在 Unite.AI 上。
200,000 Wall Street Jobs At Risk As "Agentic" AI Becomes "Major Breakthrough"
随着“代理”人工智能成为“重大突破”，20 万华尔街工作岗位面临风险 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 最近将“代理”人工智能描述为预计在 2025 年出现的“下一个巨大突破”。然而，代理人工智能和其他人工智能工具在华尔街的推出有一个巨大的负面影响：失业。根据彭博情报对 92 家全球银行的最新调查，该行业可能会在未来 3-5 年因人工智能而裁员数十万人。周四，彭博情报的 Tomasz Noetzel 引用了这项调查，该调查发现，基于人工智能生产率的提高，全球银行的 2027 年税前利润可能会增长 12-17%（1200-1800 亿美元）。调查还发现，3-5 年内裁员人数可能超过
Nvidia Launches Llama Nemotron LLMs for Agentic AI
为何重要：Nvidia 为 Agentic AI 推出 Llama Nemotron LLM，通过更智能、自适应和可扩展的 AI 解决方案推动创新。
Sam Altman: OpenAI Is "Losing Money", Shares 2025 Agentic AI Outlook
Sam Altman：OpenAI 正在“亏损”，分享 2025 年 Agentic AI 展望OpenAI 的盈利之路仍不确定，正如首席执行官 Sam Altman 周日在 X 上透露的那样，“疯狂的事情：我们目前正在 OpenAI Pro 订阅上亏损！” 他将此归咎于 ChatGPT 的高使用率。疯狂的事情：我们目前正在 openai pro 订阅上亏损！人们使用它的次数远远超出了我们的预期。— Sam Altman (@sama) 2025 年 1 月 6 日“我个人选择了价格，”Altman 告诉一位 X 用户，并补充道，“我认为我们会赚到一些钱。”不，我个人选择了价格，我认为我们会赚
Agentic AI in Construction: The AI-Powered Ally in Risk Management
了解 agentic AI 如何通过 AI 驱动的解决方案来识别、评估和减轻风险，从而改变施工风险管理。
Accelerate analysis and discovery of cancer biomarkers with Amazon Bedrock Agents
Bedrock 多代理协作使开发人员能够构建、部署和管理多个无缝协作的专用代理，以解决日益复杂的业务工作流。在这篇文章中，我们向您展示了 Amazon Bedrock Agents 的代理工作流如何通过自然语言界面帮助研究科学家加速这一旅程。我们定义了一个示例分析管道，特别是针对具有生物标志物临床、基因组学和成像模式的肺癌生存率。我们展示了各种专用代理，包括生物标志物数据库分析师、统计学家、临床证据研究员和医学成像专家与主管代理合作。我们展示了代理的自我审查和规划的高级能力，通过将复杂的任务分解为一系列步骤并展示生成最终答案的思路链，有助于与最终用户建立信任。
在本文中，我们将探讨先正达如何与 AWS 合作开发 Cropwise AI，这是一款由 Amazon Bedrock Agents 提供支持的生成式 AI 助手，可帮助销售代表向北美各地的农民提供更好的种子产品推荐。该解决方案通过将复杂数据简化为自然对话、快速访问详细的种子产品信息以及通过移动应用程序界面大规模实现个性化推荐，将种子选择过程转变为现实。
How to Implement Agentic RAG Using LangChain: Part 2
了解如何使用实时信息检索和智能代理增强 LLM。
Getting started with Amazon Bedrock Agents custom orchestrator
在本文中，我们将探讨 Amazon Bedrock Agents 如何简化生成式 AI 工作流的编排，特别是通过引入自定义编排器功能。您可以使用自定义编排器来微调和优化与特定业务和运营需求更紧密结合的代理工作流。我们概述了该功能的主要优势，包括对编排的完全控制、实时调整和可重用性，然后详细介绍了它如何管理 Amazon Bedrock Agents 和 AWS Lambda 之间的状态转换和基于合约的交互。
Use Amazon Bedrock Agents for code scanning, optimization, and remediation
对于云计算和软件开发领域的企业来说，提供安全的代码存储库至关重要。随着复杂的网络安全威胁变得越来越普遍，组织必须采取主动措施来保护其资产。Amazon Bedrock 通过自动扫描存储库中的漏洞并修复漏洞的过程提供了强大的解决方案。本文探讨了如何使用 Amazon Bedrock 来增强存储库的安全性并保持对组织和监管标准的合规性。
这篇文章演示了如何使用 Amazon Bedrock Agents、Amazon Knowledge Bases 和 RAGAS 评估指标来构建自定义幻觉检测器并使用人机交互对其进行修复。代理工作流可以通过不同的幻觉补救技术扩展到自定义用例，并提供使用自定义操作检测和缓解幻觉的灵活性。
Create a virtual stock technical analyst using Amazon Bedrock Agents
在本文中，我们创建了一个虚拟分析师，可以使用 Amazon Bedrock Agents 回答符合某些技术指标标准的股票的自然语言查询。
RAG Evolution – A Primer to Agentic RAG
什么是 RAG（检索增强生成）？检索增强生成 (RAG) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的优势与外部数据检索相结合的技术，以提高生成的响应的质量和相关性。传统的 LLM 使用其预先训练的知识库，而 RAG 管道将在运行时查询外部数据库或文档并检索相关信息 […]文章 RAG 演变 - Agentic RAG 入门首先出现在 Unite.AI 上。
Autonomous Agents with AgentOps: Observability, Traceability, and Beyond for your AI Application
大型语言模型 (LLM) 等基础模型 (FM) 的自主代理的发展改革了我们解决复杂、多步骤问题的方式。这些代理执行从客户支持到软件工程的各种任务，导航结合推理、工具使用和记忆的复杂工作流程。然而，随着这些系统的能力和复杂性不断增长，可观察性、可靠性、[…]The post 具有 AgentOps 的自主代理：AI 应用程序的可观察性、可追溯性及其他方面首先出现在 Unite.AI 上。
