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LLM

qKnow v2.2.3：把企业 Agent 从问答推进到可编排工具调用

来源: oschina.net 43
qKnow 智能体构建平台开源版 v2.2.3 的重点，不是给 Agent 再加一个聊天入口，而是继续把它推向企业里的真实流程：查数据、调服务、触发系统动作、协同知识库。摘要里提到的几个关键词很明确：支持用户自定义工具、增强 Agent 类型 Bot 编排能力、优化系统配置和前端体验。这些变化背后，是企业智能体从“能回答”走向“能办事”的平台化需求。 ...
# AI # LLM # 全栈
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用 GitHub Agentic Workflows 把产品变更自动推成文档 PR

来源: github.blog 54
产品代码合并以后，文档常常慢半拍：发布说明先走，用户问题先来，文档 PR 还在排队。GitHub 博客里提到 Aspire 团队正在用 GitHub Agentic Workflows 缩短这个时间差：把已经合并的产品变更转化为文档仓库里的 pull request，再交给主题专家（SME）审阅。关键不是让 AI 直接发布文档，而是把“发现变更、起草文...
# AI # GitHub # LLM
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云原生 AI 的数据存储瓶颈：从训练集到检查点该怎么设计

来源: cncf.io 53
把 AI/ML 工作负载搬进云原生基础设施，真正难的往往不是把容器跑起来，而是让数据持续、稳定、高吞吐地喂给计算资源。CNCF 关于云原生 AI 数据存储的白皮书聚焦的正是这个问题：AI/ML 是数据密集、强状态的工作负载，规模化部署时很容易被存储、网络和数据生命周期管理拖住。 传统无状态服务通常关心请求延迟、弹性扩缩容和故障恢复。AI/ML 工作负载...
# AI # CNCF # LLM
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给 Agent 准备数据：别只喂文档，要设计可行动的上下文

来源: huggingface.co 50
Agent 应用和传统搜索、问答系统的差别，不只是“多了一个大模型”。Agent 会规划、调用工具、写入状态、根据反馈重试。也就是说，数据不再只是被检索出来给人看，而是会被模型拿来做决策。因此，“Data for Agents”这个主题的关键，不是把所有资料塞进向量库，而是把数据整理成 Agent 能理解、能验证、能执行的上下文。 由于来源摘要没有提供...
# AI # Hugging Face # LLM
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把知识图谱带进 RAG：GraphRAG 如何服务药物研发

来源: aws.amazon.com 49
药物研发里的问题很少是“找一段文字”这么简单。研究人员更常问：某个靶点和疾病有什么证据链？候选化合物影响哪些通路？这篇来源文章讨论的核心变化是：把图数据库、生成式 AI 和 BYOKG（Bring Your Own Knowledge Graph，自带知识图谱）结合起来，用 GraphRAG 加速科学发现，同时尽量不牺牲科学完整性。 传统 RAG 通常...
# AI # AWS # LLM
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用 AWS WAF 守住 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 的入口

来源: aws.amazon.com 48
Amazon Bedrock AgentCore Runtime 作为托管运行时，真正上线时绕不开一个问题：公网请求怎样进来，安全控制又怎样不被绕过？这篇方案的核心变化很明确：把入口收束到 internet-facing ALB，并在 ALB 前挂 AWS WAF，再通过 VPC Interface Endpoint 把流量送到 AgentCore R...
# AI # AWS # LLM
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Airbnb 如何用 Sitar-agent 给 Kubernetes Pod 动态下发配置

来源: infoq.com 53
Airbnb 披露了 Sitar-agent 的架构：它是运行在 Kubernetes 服务旁边的 sidecar，用来把动态配置稳定地下发到数以万计的 Pod。这个系统每分钟要处理多次配置更新，核心挑战不是“能不能推送配置”，而是当规模、启动风暴、网络抖动和存储故障同时出现时，应用还能不能拿到可用配置。 这次重构的几个关键词很明确：Java 重写、用...
# AI # InfoQ # Java
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政府与国家安全场景里的 AI 合作：责任、问责和可审计落地

来源: openai.com 37
OpenAI 这篇说明讨论的是一个高风险但绕不开的问题：AI 能否进入政府和国家安全工作流，以及应该以什么边界进入。核心不是“把模型接进系统”这么简单，而是要把负责任使用、民主问责、公共安全这些原则变成可执行的流程、权限和日志。 政府和国家安全场景有两个特点：影响范围大，错误代价高。一个客服机器人答错问题，通常可以回滚、补偿、重训；但在公共安全、情报分...
# AI # Go # LLM
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当 AI Agent 在本机写代码：为什么你的笔记本正在变成生产环境

来源: docker.com 45
AI Agent 正在把软件开发从“人写代码、工具辅助”推向“模型规划、调用工具、直接改动系统”。变化不只发生在 IDE 里。一个能读文件、跑测试、访问 API、提交代码、调用云资源的 Agent，已经把你的笔记本变成了一个高权限运行时。它不再只是开发环境，而是一个会执行真实动作的生产入口。 这也是“运行时治理”开始重要的原因：问题不再只是提示词写得好...
# AI # Docker # Go
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