Datadog 在 Slack 推出 Bits Chat：从告警到解决的全流程事件管理
Datadog 将 Bits Chat 引入 Slack，让响应者可在 Slack 频道内直接调用 Bits AI 调查告警、分析遥测数据、生成修复代码的 PR、执行补救操作并自动创建事后复盘笔记本，从而减少工具切换，加快事件响应。
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在医疗与生命科学中扩展智能体：来自 Madrigal Pharmaceuticals、Abridge 和 Vizient 的经验
这篇文章讲的是，医疗和生命科学行业也在用 AI 智能体（能自动完成多步任务的程序），但这里的规矩比别的行业严得多。比如，一个错误答案可能涉及病人安全，所以光产品好用不够，还得能审计、合规、随时说清楚 AI 干了什么。文中举了三家机构的例子：Madrigal Pharmaceuticals 做了一个内部多智能体平台，帮员工查资料、做分析；Abridge 把医生和病人的对话自动变成病历，还能在整个流程里持续帮忙；Vizient 则让医院能查询原本锁在各个系统里的数据。对读者的用处是：能了解这个行业落地 AI 时最看重的可观测性、评估和成本控制，以及哪些场景已经产生了实际回报。
文中可用工具
- Madrigal Pharmaceuticals 企业多智能体平台帮助员工跨结构化系统、文档和外部来源搜索、分析和综合证据
- Abridge将医患对话转化为临床文档，并在临床工作流中提供持续智能体支持
- Vizient GenAI 平台让医疗服务提供者查询原本孤立的医院数据，回答投资回报或成本效益等问题
- LLM gateway统一查看不同用户和模型的花费，在扩大智能体自主权前控制成本
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如何在智能体规模下安全运营共享平台
Datadog 分享在 AI 智能体规模化运行于共享平台时，如何对智能体需求建模、在资源竞争下分配容量并保持控制，涵盖容量约束、重试、生命周期假设与归因等问题。
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微软 Azure SRE Agent：3千服务团队已用，处理超180万起事件
微软推出 Azure SRE Agent，已在内部3000多个服务团队使用，处理超过180万起事件，许多在数分钟内完成缓解。该 Agent 可分析遥测数据、定位根因、生成修复 PR，部分团队超过一半的事件由 Agent 自主处理。文章强调从提示工程到上下文工程再到 harness engineering 的演进，以及可验证、可审计的治理机制。
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AWS 推出 Step Functions 新模式：AI 代理提议航班改签，确定性代码负责执行
AWS 发布新的 Step Functions 模式，让 Amazon Bedrock AgentCore 代理在航班中断后提议新行程和补偿方案，但预订变更与支付等操作必须经过确定性代码验证后才能执行。AWS 同日还发布 Abnormal AI 案例研究，主张代理需要代码执行环境进行计算、数据处理与程序化验证，以补充纯语义推理的不足。
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Meta 推出 WhatsApp Business Tools MCP 服务器，让 Claude 和 Codex 代为配置
Meta 发布 WhatsApp Business Tools MCP 服务器，允许 Claude、Codex 等编码智能体通过 MCP 代开发者完成 WhatsApp Business 的号码注册、消息模板管理与 webhook 配置等操作。Meta 强调所有操作都绑定在连接者的人类身份下，智能体没有独立身份，所有读取与调用均被记录，状态变更需通过已认证的人而非应用级凭据完成。
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Agent评测漫谈 —— 由浅入深讲解Agent评测
美团图灵Agent评测团队公开内部博客，系统介绍Agent评测的核心目的、与传统模型评测的差异，以及如何构建评测体系。文章提出评测需兼顾结果、过程、效率与风险四层，强调观测是评测基石；方法论上主张客观与主观评测并行、人人一致与人机一致对齐、将模糊指标下钻为二元化Rubric，并指出评测是依赖Good/Bad Case持续喂养的实践科学。第三章还讨论了长程Agent框架出现对评测范式带来的变化。
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Perplexity 推出本地 AI 智能体 Portable Computer，Windows 版需 24GB 显存 Nvidia GPU
Perplexity 将其 Computer 智能体的本地版本 Portable Computer 引入 Windows 应用，支持 Nvidia GeForce RTX 和 RTX PRO GPU，但要求至少 24GB 显存。该版本捆绑 PPLX 27B 和 Qwen 3.8 27B 模型，集成浏览器、工具调用和 SPACE 沙盒，并支持 Outlook、Google Drive、Slack、GitHub 等连接器。任务可在本地完成，必要时可升级到云端模型，但需用户授权。
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{unscripted} 旧金山回顾：你信任你的 AI 智能体吗？
{unscripted} 2026 旧金山站围绕 AI 智能体在软件交付生命周期中的信任、安全与采用展开讨论。核心观点包括：信任是底线，护栏应针对可逆性设置；攻击者利用漏洞的时间已从 125 天缩短至约 1 天，而防守方平均仍需约 7 天修补；代码审查而非代码生成正成为新瓶颈。
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演讲：Agent 架构中的决策模型——从生产到 Agent Skills
Alex Porcelli 探讨企业 AI 的关键缺口：高风险决策中的非确定性输出与责任缺失。他分享如何将 DMN 决策模型与 LLM、Agent Skills 及 NeMo Guardrails 集成，构建可审计、确定性的 Agent 架构，让业务负责人拥有决策逻辑，同时工程师维持稳健的架构治理。
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在 Postgres 上实现持久化工作流，无需外部编排器
Postgres 可作为工作流的持久化状态存储与协调层，无需外部编排器。SKIP LOCKED 支持并发处理，主键检查点保证幂等性，租约机制支持崩溃恢复。工作流休眠与人工审批也可持久化为数据库状态，并在重启后存活。作者 Raman Varma。
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我们如何构建 LangChain 的 GTM Agent
了解我们如何构建一个 GTM agent，将潜在客户转化率提升 250%，同时每月为每位销售代表节省 40 小时。
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Connections：Managed Deep Agents 的凭据管理与调用者身份支持
Managed Deep Agents 中的 Connections 功能可安全管理凭据，支持按用户 OAuth，并让智能体以每位调用者的身份执行操作。
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欧洲与中东企业级 Agent 规模化实践：施耐德电气、Vodafone 与 monday.com 的经验
文章探讨欧洲与中东地区企业级 AI Agent 的落地路径，指出企业更倾向于先建平台再规模化，而非从单一聊天机器人起步。内容涵盖施耐德电气 350 人 AI Hub 支撑 60+ Agent 的 LLMOps 实践、monday.com 将 Sidekick 从单一大模型 Agent 重构为分层子 Agent 系统、Vodafone 基于 LangGraph 构建 Insight Engine 与 Enigma 两个生产级助手，并总结中央 Agent 平台、受监管文档与后台工作、风险合规安全运营、联邦式构建、可观测性与成本控制五大新兴模式。
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我们如何构建 LangChain 的付费媒体 Agent
LangChain 的营销团队原本主要靠开源、内容、YouTube 和社区自然增长，今年开始投付费广告，半年内扩展到五个渠道，小团队很难同时跟踪各平台的广告数据、效果和实验。于是他们做了一个常驻 Slack 的付费媒体 Agent：每周一把广告平台数据与仓库里的线索、销售管道数据合并，输出各渠道的总结和 PDF 报告，还能在对话中回答追问，并基于团队经验提出关键词、定向、文案或新广告系列建议，经人工审批后才执行。他们用 Deep Agents 做 Agent 运行框架，用沙箱环境跑代码和做分析，原则是让模型负责判断、让代码负责计算，结果报告流程成本降低约 40 倍、速度快 13 倍。该项目已开源，可作为自建类似 Agent 的起点。
文中可用工具
- LangChain Deep Agents管理文件访问、代码执行、工作记忆和任务规划，充当 Agent 的运行框架
- LangSmith Sandbox提供隔离的微虚拟机环境，让 Agent 安全执行代码和读写文件
- pandas用于数据分析
- DuckDB用于数据分析
- openpyxl用于处理电子表格
- WeasyPrint用于生成 PDF 报告
- Jinja2用于生成报告模板
- SlackAgent 常驻并发布报告、接受追问的聊天平台
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CI通过、评估通过，客户仍拿到错误答案：AI功能的可观测性缺口
文章引用 Dynatrace 2026 年 SRE 与平台工程报告（调查 919 位企业负责人）指出，77% 的平台工程团队至少在部分服务中嵌入可观测性，但仅 40% 在所有部署中全面集成。传统服务会以 500 错误、延迟飙升等方式显式失败，而 AI 智能体可能返回 200、通过忠实度检查，却仍给出错误答案，即“安静地失败”。作者以文档问答智能体为例：客户询问 2026.3 版本的导出配置，CI 与既有评估均通过，但上线后回答变慢且部分内容描述旧版本。通过分布式追踪可见三次重复的文档搜索、product_version 为 null 的过滤条件，以及最终返回 2024.1、2023.9 等版本文档；此类失败并非生成问题，而是无人断言检索前置条件，且忠实度或检索相关性评估无法捕捉“相关但不适用于所请求版本”的情况。
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OpenAI研究员每天在AI智能体上烧掉7000美元——现在它要打开闸门
OpenAI周四公测Agents API，开放Codex背后的后端，让开发者可让智能体无人值守运行数天，API会自动压缩上下文、按需调用工具、并行拆分任务，超额消耗推理。OpenAI研究部门报告称，到8月中旬每位人类工作日对应3.1个智能体工作日，按API价格计算研究员中位日花费超600美元、第90百分位超7000美元。同日，因GPT-6 Astra需求过大，OpenAI暂停了每月200美元的Pro计划新订阅。
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为什么 MCP 安全实质是权限体系的重构
Anthropic 的模型上下文协议（MCP）于 2024 年底投产并迅速普及，如今被视为关键基础设施。2026 年形成的共识是，问题不在基础设施本身，而在其下方的权限层：许多 MCP 服务器沿用默认配置，凭证范围远超任务所需，由此引发提示注入、工具投毒和混淆代理等风险。SANS 2026 身份威胁调查显示，76% 的企业非人类身份增多，74% 的企业依赖长期凭证，而审批、沙箱、日志等防护措施的使用率均不超过 40%。
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营销运营即代码：在 GitHub 上自动化活动，从规划到跟进
GitHub 日本和韩国营销负责人利用 GitHub Copilot、Issue 表单、标签和 Actions，将活动筹备流程自动化。原本需要手动的落地页复制、UTM 链接生成、邀请邮件、项目板更新和注册者清理等任务，现在只需一个 GitHub Issue 即可自动完成。自动化前提是所用平台提供 API 或 CLI 这类可脚本化的入口。
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演讲：从检索到推理——用知识图谱构建生产就绪的智能体AI系统
Cassie Shum 阐述了知识图谱为何是智能体系统的关键基础。她跳出基础 RAG，介绍了四种实用架构模式：上下文打包、决策溯源、代码即真相和智能体可见性，并演示了一个基于知识图谱的工程框架，用于简化反馈回路、优化 token 用量并维持系统可靠性。