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LLM

Agent 的信任不在提示词里，而在运行时里

来源: docker.com 38
AI Engineer World’s Fair 2026 的现场讨论指向一个很实际的判断：决定 Agent 能否进入生产环境的，不只是模型会不会规划和调用工具，更是运行时能否约束、观察并中止这些动作。提示词可以表达规则，但真正执行规则的地方必须是 Runtime。 来源摘要没有展开具体演讲内容，因此下面不推断某家公司发布了什么产品，而是沿着“信任在运...
# AI # Docker # LLM
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Brain2Qwerty v2 开源：非侵入式脑机接口如何把脑信号解码成句子

来源: infoq.com 47
Meta 近期开放了 Brain2Qwerty v2。这套非侵入式脑机接口可以从 EEG（脑电图）或 MEG（脑磁图）信号中解码句子，评估中的平均词准确率达到 61%，而其他非侵入式方法约为 8%。这个差距让系统值得研究，但 61% 也意味着它离可靠输入法仍有明显距离。 脑信号到文本不是普通的语音识别问题。EEG 和 MEG 记录的是混合后的神经活动，...
# AI # InfoQ # LLM
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AI Agent 应该独占一个 Kubernetes Pod 吗？

来源: cncf.io 51
在 kagent 的早期架构里，Agent 并没有各自占用一个 Pod、Service 和 ServiceAccount，而是直接运行在统一的 kagent runtime 中。这种设计实现快、资源开销小，但随着 Agent 的权限、资源需求和生命周期逐渐分化，一个关键问题就浮出水面：Pod 究竟是不是 Agent 合适的部署单元？ 答案通常不是简单的...
# AI # CNCF # Kubernetes
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Genkit Agents API 预览：让 TypeScript 与 Go 智能体支持后台回合和人工审批

来源: infoq.com 45
Google 发布了面向 TypeScript 和 Go 的 Genkit Agents API 预览版。它试图把智能体应用里反复出现的基础设施问题收进统一的 接口：消息历史、工具调用循环、流式输出和状态持久化都由框架协调。更值得关注的是两个执行能力：客户端断开后仍可继续工作的 detached turns，以及能暂停工具、等待人工决定再恢复的 int...
# AI # Go # InfoQ
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Genkit Agents API 预览：用脱离式回合与人工审批构建可持续运行的智能体

来源: infoq.com 43
Google 发布了面向 TypeScript 和 Go 的 Genkit Agents API 预览版。它把消息历史、工具调用循环、流式输出和状态持久化收拢到统一的 接口背后，同时加入两个面向生产场景的重要能力：客户端断开后仍能执行的 detached turns，以及支持人工介入和恢复校验的 interruptible tools。 这次变化的重点...
# AI # Go # InfoQ
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智能体时代的 AI 投资管理：用“每美元有效工作量”衡量真实回报

来源: openai.com 41
企业进入智能体时代后，AI 成本不再只是一次模型调用的价格。一个智能体可能规划任务、查询系统、调用工具、反复重试，最后还需要人工审核。此时，只看 token 单价、调用次数或演示效果，很容易低估成本，也无法回答管理层真正关心的问题：每投入一美元，究竟完成了多少可用工作？ 更合适的管理单位是“每美元有效工作量”。它把业务结果、质量门槛和全链路成本放在同一...
# AI # LLM # OpenAI
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让 AI 写得快，也让团队看得懂：用 Context Store 守住演进式架构

来源: infoq.com 55
AI 可以迅速生成接口、测试和基础实现，让开发工作的前 80% 显得异常顺畅。真正危险的是剩下的 20%：隐含依赖、跨模块约束、历史决策和运行时边界往往要到集成阶段才暴露。此时，代码虽然增长很快，团队对系统的理解却没有同步增长。 解决方向不是单纯限制 AI 生成代码，而是把规格驱动开发（SDD）、测试驱动开发（TDD）和自动化架构适应度函数统一放进仓库...
# AI # InfoQ # LLM
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从单点原型到六款产品：Bluesight 如何构建统一的医疗合规 AI 智能体

来源: aws.amazon.com 38
Bluesight 的实践展示了一条典型但并不轻松的企业 AI 演进路径：团队没有停留在单一产品中的 AI 原型，而是借助两次 AWS 合作和 Amazon Bedrock AgentCore，将能力扩展为统一的智能体方案 Prism，覆盖六款医疗合规产品。面向 ControlCheck 的 Prism Assistant 已于 2026 年 5 月发...
# AI # AWS # LLM
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用 OBO 令牌交换为多租户 Bedrock AgentCore 智能体建立纵深授权

来源: aws.amazon.com 54
多租户智能体一旦开始调用企业 API，仅验证“请求来自某个已登录用户”就不够了。系统还需要回答三个问题：用户属于哪个租户、智能体是否可以代表该用户调用目标服务，以及这枚令牌是否只能交给指定 API 使用。 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 的 on-behalf-of（OBO，代表用户）令牌交换把这些问题落到可执行的授权...
# AI # AWS # LLM
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