How to achieve zero-downtime updates in large-scale AI agent deployments
当您的网站出现故障时，您会立即知道。警报响起，用户抱怨，收入可能停止。当你的人工智能代理失败时，这一切都不会发生。他们不断回应。他们只是回应错误。代理可能会出现完全可操作的情况，同时出现幻觉策略细节、在会话中丢失对话上下文或消耗代币预算直到速率限制关闭它们......如何在大规模 AI 代理部署中实现零停机更新的帖子首先出现在 DataRobot 上。
What it takes to scale agentic AI in the enterprise
购买高性能发动机并不能让您成为一支赛车队。你仍然需要维修站工作人员、后勤、遥测和纪律来全速运行它，而不会在第三圈发生爆炸。代理人工智能也是一样。技术不再是困难的部分。破坏企业的是一切......这篇文章《如何在企业中扩展代理人工智能》首先出现在 DataRobot 上。
How to design and run an agent in rehearsal – before building it
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
What to look for when evaluating AI agent monitoring capabilities
您的人工智能代理每小时都会做出数百个（有时是数千个）决策。批准交易。路由客户。触发您无法直接控制的下游操作。这是大多数企业领导者无法自信回答的令人不安的问题：您真的知道这些代理在做什么吗？如果这个问题让你犹豫不决，那么你并不孤单。许多...评估 AI 代理监控功能时要寻找什么的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to build an agentic AI governance framework that scales
Agentic AI 已经在重塑企业的运营方式。但大多数治理框架并不是为此构建的。人工智能代理在人类定义的护栏内工作时最为成功：为自治系统设计的治理框架。良好的治理不会限制代理人的行为。它定义了他们可以自由操作的地方，并确保为他们提供安全的...如何构建可扩展的代理人工智能治理框架的帖子首先出现在 DataRobot 上。
The DevOps guide to governing and managing agentic AI at scale
自动驾驶仪和企业代理人工智能有什么共同点？两者都可以自主运行。两者都需要人类在系统进行控制之前设置规则、边界和警报。在这两种情况下，跳过这一步并不大胆。这是鲁莽的。大多数企业部署 AI 代理的方式与早期团队部署云的方式相同...《大规模治理和管理代理 AI 的 DevOps 指南》一文首先出现在 DataRobot 上。
The agentic AI cost problem no one talks about: slow iteration cycles
想象一下工厂车间，每台机器都满负荷运行。灯亮了，设备嗡嗡作响，工程师们忙碌着。什么都没有发货。瓶颈不在于产能。这是一个质量控制循环，每个周期需要三周时间，可以支撑一切，并且无论生产线是否移动，成本都相同......无人谈论的代理人工智能成本问题：缓慢的迭代周期首先出现在 DataRobot 上。
Your agentic AI pilot worked. Here’s why production will be harder.
在企业中扩展代理人工智能是一个大多数组织都严重低估的工程问题，直到为时已晚。想想一级方程式赛车。这是一项工程奇迹，针对一种环境、一组条件、一个问题进行了优化。把它放在高速公路上，它立刻就会失效。错误的基础设施、错误的环境，是为……你的代理人工智能飞行员工作的帖子而构建的。这就是为什么生产会变得更加困难。首先出现在 DataRobot 上。
AI agent observability: what enterprises need to know
如果不监测患者的生命体征，就无法经营一家医院。然而，大多数部署人工智能代理的企业并没有真正了解这些代理实际上在做什么，或者为什么这样做。最初的聊天机器人和演示已经发展成为嵌入核心工作流程的自主系统：处理客户交互、执行决策以及跨复杂基础设施编排行动……后人工智能代理可观察性：企业需要了解的内容首先出现在 DataRobot 上。
The agentic AI development lifecycle
概念验证人工智能代理在脚本演示中看起来很棒，但大多数从未投入生产。据 Gartner 称，由于成本不断上升、商业价值不明确或风险控制不充分，到 2027 年底，超过 40% 的代理人工智能项目将被取消。这种故障模式是可以预测的。它很少归结为人才、预算……这篇文章《代理人工智能开发生命周期》首先出现在 DataRobot 上。
Video Friday: Digit Learns to Dance—Virtually Overnight
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026：2026年6月1-5日，VIENNARSS 2026：2026年7月13-17日，悉尼多机器人系统暑期学校：2026年7月29日至8月4日，布拉格享受今天的视频！让 Digit 跳舞需要的不仅仅是穿上一些漂亮的鞋子——我们的人工智能团队可以在一夜之间教会 Digit 新的全身控制能力。使用来自动作捕捉、动画和远程操作方法的原始运动数据，Digit 通过模拟到真实的强化训练获得新
The future of supply chain performance starts at MODEX
Datalogic得利捷推出四项下一代技术，以提高效率、可追溯性和安全性，支持更高性能的物流和仓储运营
Beyond Code Generation: AI for the Full Data Science Workflow
使用 Codex 和 MCP 在一个真实的工作流程中连接 Google Drive、GitHub、BigQuery 和分析超越代码生成：完整数据科学工作流程的人工智能一文首先出现在 Towards Data Science 上。
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 10, Issue 2, April 2026
1) 交互式和可解释数据驱动建模的人机交互框架作者：S. Hong, W. Yu, T. Chai 页数：1072 - 10832) 使用代理传输的数据流驱动动态多目标优化作者：Z. Liu, H. Wang, M. Kong, Y. Jin 页数：1084 - 10973) PMGDA: A基于偏好的多重梯度下降算法作者：X.Zhang, X.Lin,Q.Zhang页数：1098 - 11104) AGCTO: Attributed Graph Clustering With Transitive Order Convolutional Autoencoder作者：Y. Xie, J. Wa
Сбербанк: доменные знания для генеративного ИИ
Sberbank GigaData 董事总经理 Andrey Evtikhov 和 GigaChat 首席产品官 Kirill Budanaev 谈论如何实施企业人工智能 GigaChat 的领域知识搜索。
Билайн и red_mad_robot: от «хаоса пилотов» ИИ к зрелым практикам
Beeline Big Data & AI 机器学习和人工智能开发部门总监 Oleg Konorev 和 red_mad_robot 智能平台产品总监 Alexey Zhdanov 谈论 DCD Design 的创建 - 一种可复制的方法和产品架构，用于为 AI 代理处理企业数据和知识。
4 Pandas Concepts That Quietly Break Your Data Pipelines
掌握数据类型、索引对齐和防御性 Pandas 实践，以防止实际数据管道中出现无声错误。帖子 4 Pandas Concepts That Quietly Break Your Data Pipelines 首先出现在 Towards Data Science 上。
I Built a Podcast Clipping App in One Weekend Using Vibe Coding
使用 Replit、AI 代理和最少的手动编码进行快速原型制作我使用 Vibe 编码在一个周末构建了一个播客剪辑应用程序的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
