大模型做 Agent 时，最让人头疼的不是推理能力不够，而是工具调用不准——该调 API 时不调，不该调时瞎调，参数拼错、格式乱写，整个工作流直接断掉。Amazon SageMaker AI 最近的一篇实践文章给出了一个清晰的解法：先用监督微调（SFT）教会模型"怎么正确调用工具"，再用直接偏好优化（DPO）让它学会"哪种调用方式更好"，两步叠加，小语...
在今年的 Microsoft Build 上，Microsoft Discovery 宣布正式商用（GA），同时推出了 Microsoft Discovery App 的预览版。对于正在把 AI Agent 从原型推向生产环境的团队来说，这个消息值得关注——它不是又一个模型 API，而是专门针对 agentic AI 工作流的构建与治理 的完整平台。 ...
企业里做 AI Agent，最头疼的不是模型本身，而是"知识从哪来"。内部文档散落在 SharePoint、SQL Server、Cosmos DB；外部数据要从网页、API、第三方库拉取。每次新建一个 Agent，都要重新搭一套检索管线——索引、向量化、权限同步、缓存……重复劳动堆成山，答案质量还参差不齐。 Microsoft Foundry IQ ...