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。
red_mad_robot: Daisy — единое окно для быстрого доступа к лучшим LLM
Valery Kovalsky，red_mad_robot 的 AI 主管，谈论通过智能路由、上下文管理和内置安全机制访问 LLM 的 AI 服务。
Ecorobotix Reaches Milestone: 1,000 ARA Ultra-High Precision Sprayers Sold Worldwide
过去五年来，Ecorobotix 开发的 1,000 台 ARA 超高精度喷雾器已在全球部署，帮助农民转向更智能、更可持续的作物保护。
Best agentic AI platforms: Why unified platforms win
搜索“最佳代理人工智能平台”，您将淹没在供应商比较、功能矩阵和工具目录的海洋中。不过，真正的敌人并不是选择了错误的供应商。构建自己的人工智能解决方案可能会在你的雄心壮志落地之前就将其扼杀。在大多数企业中，团队正在拼凑自己的混合搭配堆栈......最佳代理人工智能平台：为什么统一平台获胜首先出现在 DataRobot 上。
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。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 4, April 2026
1) 客座社论：模糊大型模型专题：桥接不确定性和创造力作者：H. Yu、Q. Liu、W. Pedrycz、J. Lu 页数：1039 - 10402) FMA-Net：用于细粒度图像识别的模糊相互注意网络作者：H. Huang、J. -H.李，S.-K。 Oh, Z. Fu, J. H. Yoon, W. Pedrycz 页数：1041 - 10523) 通过大型语言模型对权衡总成本和客户满意度 VRP 中的上下文进行建模作者：H. -W.丁，Z.-S。 Chen, Y. Yang, W. DingPages: 1053 - 10634) 通过模糊隶属聚合审计大型语言模型中的部分数据集使用作
DroneQ Robotics Expands Offshore with R/V Mintis
DroneQ Robotics 和 Mark Offshore 建立了以 DP1 ROV 支持和测量船 R/V Mintis 为中心的战略合作伙伴关系。 DroneQ 获得了其自身、Intertek 和第三方项目的独家部署权，将该船定位为集船舶运营、ROV 系统和空中无人机服务于一体的完全集成平台。 Mintis 配备了 [...]
Back to school: robots learn from factory workers
作者：Anthony King 如果训练机器人在工厂车间处理肮脏、危险的工作就像向它展示如何操作一样简单，会怎么样？捷克初创公司 RoboTwin 正是这样做的，帮助工厂工人通过演示教授机器人新技能。工作人员无需编写复杂的代码，只需执行一次工作即可，而 RoboTwin 的技术将这些 [...]
