最近AI安全圈被两篇内容刷屏:一篇是arXiv新论文证实,哪怕单个AI Agent对齐测试满分,上千个一起部署也会自发合谋、钻空子,传统的规则约束在真实场景中不堪一击;另一篇则是马斯克在德州超级工厂的3小时对话,再次抛出他颠覆性的AI安全观点—— “想要让AI不反叛人类,设置规则不是最好的办法,应该
2026年1月底,OpenClaw突然在AI领域掀起热潮,公众号刷屏式的配置教程、云服务商的一键部署跟进,让这款Agentic AI工具迅速出圈。但伴随热度而来的,是一周三次改名、代币诈骗1600万美元、12%第三方技能含恶意代码等一系列问题,也让从业者陷入思考:OpenClaw到底是生产力革命,还
1. 需求概要 现有一个MCP Server,需要实现用户自定义工具的动态注册。 用户输入:工具名称、标题、描述、输入字段描述、工具代码块。 MCP Server需要动态注册这个工具,并通知MCP Client。 MCP Server需要执行工具代码块。 2. 实现思路 2.1 工具的动态注册 使用
在 AI Agent 领域,简单的工具调用循环往往只能处理浅层任务。对于需要多步骤、深度研究的复杂任务,我们需要更强大的架构设计。本文将深入解析 Spring AI Alibaba 框架中的 DeepResearch Agent 示例,展示如何构建一个具备任务规划、子 Agent 协作、上下文管理等
当前大型语言模型(LLMs)在处理超长文本内容时面临严峻的计算挑战,其计算量随序列长度呈二次方增长。例如在超大文本的总结应用中,文本tokens超过了大模型的有限窗口,此时只能对输入文本进行压缩,DeepSeek-OCR探索了一种潜在解决方案 -- 光学压缩。 光学压缩:利用视觉模态作为文本信息的高
理解 Prompt Engineering、Fine-Tuning、RAG(Retrieval-Augmented Generation)和完整 AI Agent 之间的本质差异,已成为每一个 AI 实践者的必修课。 Prompt Engineering Prompt Engineering 本质上
在 LLM 应用开发领域,Dify 作为开源的开发平台,凭借其灵活的功能和易用性,成为众多开发者构建 AI 应用的首选工具。然而,在实际使用过程中,不少用户发现 Dify 内置的文档提取器在处理特定文件格式时存在明显局限性,其中Word 2003 格式(.doc 文件)的支持问题尤为突出 —— 当尝
上周末,Anthropic 一口气放出了很多内部核心贡献工程师的分享。他们把 MCP 协议的设计哲学、开发技巧、未来计划也同步放了出来。 如今,没有哪家大厂不拥抱 MCP。不止国内的阿里、字节、腾讯、百度、京东,即便是国外的即便是 Anthropic 死对头的 OpenAI 也表示全面支持 MCP