我们将“注意力就是你所需要的一切”规模化为一个工业规模的随机鹦鹉农场，然后安装了代理和工具，直到它开始看起来更像是我们的想法。现在，工程现实——晶圆厂、电力和令人眼花缭乱的代币账单——正在询问我们所做的事情是否值得。通用法学硕士开始在自己的输出上进行近亲繁殖，这与依靠严格约束的对抗性合成数据而蓬勃发展的游戏人工智能不同。我们是否将自己困在潜在推理空间的一个充满斜坡的子超平面中？从注意力开始就是你所需要的，然后进行扩展。结果是，正如 Cosma Shalizi 三年前指出的那样：分享赠送订阅Cosma Shalizi：神经网络“大型语言模型”中的“注意力”、“变形金刚”：“[一项]令人难以置信的
The Engineering Renaissance: Bridging AI Agent Orchestration And Measurable Productivity
探索自主 AI 代理编排和数据驱动的 AI 生产力指标如何彻底改变软件开发。了解如何扩展工程流程。这篇文章首次发表在电子学习行业。
Build highly scalable serverless LangGraph multi-agent systems in AWS with Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们提供了一种解决方案，可使用 LangGraph Agents 作为与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 和 Amazon Bedrock AgentCore Observability 集成的编排器，在 AWS 上构建高度可扩展的无服务器多代理生成式 AI 系统。
AgentWatch: Proactive AWS monitoring with ambient agents
在这篇文章中，我们通过实际实施展示了 AgentWatch 的功能。您将看到该解决方案如何每 15 分钟执行一次基础设施检查，总结多个 AWS 账户的 CloudWatch 指标、日志和警报。该代理直接向 Slack 提供可操作的报告，并响应有关基础设施状态的自然语言查询。在整个过程中，我们探索了三种人机交互模式，在最大限度地提高自动化的同时保持适当的监督。
Technical deep dive: AgentCore payments and innovation in agentic commerce
Amazon Bedrock AgentCore 支付现已推出预览版，它提供对付费外部服务的即时付款，无需为每个提供商进行手动计费设置，稳定币支持具有成本效益的微交易，使低于美分的交易在经济上可行，并且可配置的支出护栏使您可以对代理预算和交易限制进行细粒度控制。在这篇文章中，我们将带您深入了解 AgentCore 支付的技术。
Rethinking organizational design in the age of agentic AI
随着企业级人工智能代理的迅速普及，野心与执行力之间出现了脱节。尽管 85% 的组织表示他们希望在未来三年内实现代理，但 76% 的组织表示他们当前的运营和基础设施无法支持这种变化。他们指出人员、流程和工作流程缺乏准备。粘性...
Introducing the Agent Toolkit for Amazon Web Services
这就像将您自己的私人专家 AWS 解决方案架构师和数据工程师合而为一。介绍 Amazon Web Services 的代理工具包一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Ultimate Beginners’ Guide to Building an AI Agent in Python
在 Python 中构建 AI 代理的简单分步教程《用 Python 构建 AI 代理的终极初学者指南》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
From Prototype to Profit: Solving the Agentic Token-Burn Problem
为生产设计高效、自适应的工作流程从原型到利润：解决代理代币燃烧问题首先出现在走向数据科学上。
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 [...]
Build AI-powered dashboard automation agents with NLP on Amazon Bedrock AgentCore
该解决方案结合了 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon Quick 转换的强大功能，提供安全、可扩展的智能系统，用于构建和操作 AI 代理，同时将数据转换为可操作的业务洞察。
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 [...]
96% of IT pros use AI now: Their top 7 agentic applications and biggest implementation roadblocks
一项新的研究指出了在人工智能时代变得越来越有价值的新兴技能：验证人工智能输出。
Researchers left AI agents alone in a virtual town and watched it all unravel
被告知不要犯罪，人工智能特工大多还是这么做了。纵火、暴力、浪漫、自我毁灭和普遍的混乱很快接踵而至。
Optimizing AI Agent Planning with Operations Research and Data Science
如果没有明确的规划、技能覆盖范围和预算策略，人工智能代理很快就会变得昂贵。本文展示了如何利用运筹学和数据科学来优化人工智能代理成本和资源分配。您将学习如何使用 Gurobi 将常见的代理问题（技能覆盖范围、项目分配和预算）构建为 Python 中的集合覆盖、分配和背包优化模型。 《利用运筹学和数据科学优化人工智能代理规划》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
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 [...]
