When OpenAI Isn’t Always the Answer: Enterprise Risks Behind Wrapper-Based AI Agents
数据隐私，合规性和信任差距在当今的AI代理集成中，当Openai并不总是答案时：基于包装的AI代理背后的企业风险首先出现在数据科学上。
Hands-on Multi Agent LLM Restaurant Simulation, with Python and OpenAI
这是我使用大型语言模型代理模拟端到端餐厅流程的方式。
Evaluate Amazon Bedrock Agents with Ragas and LLM-as-a-judge
在这篇文章中，我们介绍了开源基础代理评估框架，这是一种简化代理开发过程的Langfuse集成解决方案。我们证明了如何将该评估框架与药品研究代理集成。我们用它来评估针对生物标志物问题的代理性能，并将痕迹发送到langfuse，以查看问题类型的评估指标。
Broadband Programs: Agencies Need to Further Improve Their Data Quality and Coordination Efforts
GAO Foundfederal机构依靠联邦通信委员会（FCC）的国家宽带地图作为关键信息来源，通过知道高速互联网已经可用的位置，可以针对几亿美元的联邦宽带资金。但是，地图上宽带可用性数据的准确性尚不确定。 FCC尚未记录或评估其流程的充分性，以确保信息的准确性。如果没有采取这些步骤，就无法确保FCC的流程足以确保数据的质量，或者其员工正在始终如一地执行这些过程，从而增加了数据出现在地图上的不准确数据的风险。不准确的数据可能会损害机构做出最有效和有效的资金决定的能力。fcc，国家电信和信息管理局（NTIA），农业部（USDA）（USDA）和财政部协调，彼此协调，以管理大部分联邦资助宽带部署。
Spouse of active-duty Coast Guard service member detained by immigration agents on base
妻子的名字被标记为放映，以搬进海军航空站基韦斯特的底座住房。由移民代理商拘留的现役海岸警卫队服务成员的邮配偶首先出现在任务和目的上。
David Stockman On Why And How To Fire 42,000 IRS Agents...
David Stockman关于为什么以及如何解雇42,000名IRS代理商...由David Stockman通过Internationalman.com撰写，这是美国当前财政治理的真正丑闻。或者，更好的是，对善和努力进行锤击。机智的是，美国选民显然并没有对失控的政府支出付出任何痛苦，因为实际上，绝大部分选民的份额不缴纳税款来资助它。除了社会保险税（大多数薪资纳税人）仍然认为是政府赞助的退休年金的保费外，最低的90％的家庭资助仅占联邦支出的一小部分。目前，最低的1.45亿美国所得税申报人（在1.61亿申报者中）仅支付5000亿美元的联邦所得税。这仅是每回报的3,500美元，即使到那时，其中约
F.D.A. Scientists Are Reinstated at Agency Food Safety Labs
削减了20％的机构劳动力后，联邦卫生官员决定带回一些专家并审查射击，以填补关键作用的空白。
Trump Cuts Threaten Agency Running Meals on Wheels
长期以来，迦太基的居民源自黎凡特·腓尼基人。但是一项为期八年的研究表明，它们与希腊人更密切相关。
Many Agents Are Better than One: Transforming Business with AI Orchestration
多代理AI的协作力量在这里，并准备从根本上改变企业运营，寻求信息和做出决策的方式。如果许多人可以使轻度工作，请想象一下AI代理网络可以实现的目标。 AI已经提高了整个行业的生产率，但其影响通常仅限于孤立的孤岛。例如，[…]帖子许多代理人比一个代理更好：通过AI编排转变业务首先出现在unite.ai上。
We’re calling it now: Agentic AI will win RSAC buzzword Bingo
所有人都在炒作中训练安全行业喜欢其流行语，并且在旧金山举行的年度RSA会议活动中，这总是充分展示。不相信我们吗？在博览会地板上骑一圈，您会被足够的首字母缩写症和过高的声称轰炸，使您直接将您直接送到最近的酒吧，这可能会提供特色鸡尾酒，并带有诸如Great Casb和Firewall Fizz之类的名字。
Why LLM hallucinations are key to your agentic AI readiness
采用代理AI而不解决幻觉就像忽略烟雾探测器一样。了解幻觉如何揭示您的AI工作流程中隐藏的风险，以及为什么它们是构建值得信赖的企业就绪代理AI的重要信号。为什么LLM幻觉是您的代理AI准备就绪的关键的帖子，首先出现在DataRobot上。
AI-Powered Project Managers: A Competitive Edge for Digital Agencies
了解AI项目管理如何使机构提高效率，简化工作流程和更好的结果。
Patched In: USARSOUTH welcomes new deputy commanding general - interoperability
斯科特空军基地，伊利诺伊州 - 军事表面部署和分配司令的表面战士在...德克萨斯州萨姆·休斯顿堡 - 美国陆军南部（乌苏郡）士兵，平民，外国伴侣和家庭成员受到仪式受到智利陆军的欢迎....
AI Agents Processing Time Series and Large Dataframes
仅使用Python＆Ollama（无GPU，无apikey）从头开始构建。AI代理处理时间序列和大型数据范围首先出现在数据科学方面。
Build a location-aware agent using Amazon Bedrock Agents and Foursquare APIs
在这篇文章中，我们将Amazon Bedrock代理商和FourSquare API结合在一起，以演示如何使用位置感知的代理为您的用户带来个性化的响应。
Administrative Burden: OMB Should Update Instructions to Help Agency Assessment Efforts
GAO Foundfederal信息收集的内容包括个人必须填写的申请和其他表格，以获得联邦福利，例如粮食援助，医疗服务和现金援助。 2022年4月，管理与预算办公室（OMB）向机构发布了指导，以记录个人在提交所需信息方面经历的行政负担。 OMB指示机构在提供给OMB的每个信息收集请求的支持声明中记录这些负担，以进行审查和批准。这些负担包括学习，合规性和心理成本。在2022年4月至2024年4月之间，提交给OMB的8,613个批准的信息收集请求中的51个中，由联邦福利计划的信息收集要求施加的管理负担。这些51个请求符合以下标准。这51个请求符合准备机构：准备机构机构一名首席财务主管机构。个人和家
