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思科调研：多数企业不知道如何正确使用AI
思科2025年AI准备度指数显示，尽管86%的企业期望AI在三年内提升员工生产力，但大多数公司在部署AI时缺乏必要的基础设施和明确策略。调查发现，54%的受访者表示其基础设施无法应对AI驱动的工作负载增长，仅15%认为网络具备足够灵活性。更关键的是，只有32%的企业明确了AI代理要执行的人类任务，31%准备好控制和保护AI代理系统。思科警告这种"AI基础设施债务"可能成为业务瓶颈。
Infor推出行业专用AI智能体应对企业挑战
Infor发布新的行业专用人工智能智能体套件，声称通用AI工具未能提供商业价值。新的Infor行业AI智能体旨在自动化制造、分销和服务行业的运营工作流程。MIT研究显示，95%的企业未从生成式AI投资中获得价值。Infor将AI直接集成到微垂直领域的特定流程中，基于现有的行业流程目录构建。同时推出Leap云迁移计划，为本地ERP部署提供固定费用保障。
AI安全组织发现智能体工具实际拖慢开源开发者效率
AI安全组织METR通过随机对照试验发现，经验丰富的开源开发者使用AI工具时，完成任务时间比不使用工具时延长19%。研究涉及16名开发者，平均每个任务耗时2小时。研究人员认为，AI基准测试可能高估了AI能力，因为现实开发中存在需要人类直觉和常识解决的问题，而AI模型在这些方面表现不足。
Oracle推出13个新AI智能体增强HR自动化功能
Oracle宣布为其Fusion云端人力资本管理套件新增13个智能AI代理，使应用程序中的代理总数超过100个。新增功能涵盖内部流动、绩效管理、学习发展、薪资和人员配置流程。这些代理能够在现有工作流程中自主运行，自动化任务并提供实时洞察。包括职位发现代理、面试管理代理、团队目标助手等功能。Oracle还提供AI代理工作室供客户定制专属代理，且所有预构建代理均免费提供。
医疗智能体AI的双面性：天使还是魔鬼？
自主AI系统正在医疗领域快速发展，从辅助工具转变为能够独立决策和执行任务的智能代理。这些系统承诺简化诊断流程、减轻医生负担、提供个性化治疗方案，但同时也带来数据完整性、公平性风险、过度依赖和隐私安全等挑战。成功部署需要在医学教育、医院管理和治理框架方面进行系统性变革，建立监督机制和问责制度，确保人类判断的主导地位得以保持。
AI编程工具连续错误致用户数据全部丢失
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件，而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息，并基于错误前提执行后续操作。专家指出，当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制，无法准确跟踪其操作的实际效果，可能尚未准备好用于生产环境。
AWS的智能体基础设施布局：开发者优先策略与云计算竞争前瞻
AWS通过推出AgentCore和Kiro等新工具，加强了对智能体基础设施的战略布局。AgentCore简化了开发者构建和部署自主智能体的流程，而Kiro作为类IDE编码平台为智能体协作提供基础。尽管AWS在技术能力上表现出色，但在与高管层沟通方面仍存在挑战。企业更需要能产生实际投资回报的生产级软件，而非演示产品。随着云服务商在智能体技术栈上的激烈竞争，AWS需要更好地向商业领袖传达其基础设施价值。
首款推理型智能体来了！微软研究助手＋分析助手，帮你更聪明地工作
微软全新推出的研究助手( Researcher)与分析助手(Analyst )，让多步骤调研和深度数据分析变得像对话一样简单。无论是关键商业谈判，还是从海量数据中发现规律，这两款专为工作场景设计的推理助手，助你分钟级解锁专业级洞察力。
智能体AI将在三大行业发挥重要作用
智能体AI正成为IT领域最热门技术，预计5-10年内达到生产力峰值。微软报告显示82%的IT领导者计划在未来12-18个月内使用AI智能体扩展团队能力。目前金融、零售和医疗三个行业已率先体验智能体AI的影响。零售业主要优化客户体验和物流运营，金融业用于自动化关键流程和欺诈防范，医疗业则减轻行政负担并改善患者信息获取。
智能体AI重塑企业安全与可观测性的未来发展
智能体AI具备推理、适应和自主行动能力，能够以机器速度运行，有望彻底改变企业维护数字韧性的方式。它结合了大语言模型的对话分析体验和智能体框架的任务执行自动化，帮助IT团队从被动救火模式转向主动规划模式。智能体AI可瞬间定位根本原因、预防中断和停机、提供实时洞察并优化人力资源配置，为企业数字生态系统的安全和可靠性能交付提供全新解决方案。
站在下一次浪潮的最前沿，微软眼中的“开放智能体网络”
今年微软Build 2025大会上，微软CEO萨提亚-纳德拉（Satya Nadella）在AI成为人类智能副驾的目标和梦想已经实现的前提下，又提出了开放智能体网络（Open Agentic Web）。他认为，未来的企业、组织和个人社会将是一个更加开放、更加集成、更加多元的开放智能体网络。
吴恩达LangChain对话：别纠结Agent定义，成功的智能体往往从线性工作流开始，Vibe Coding这个概念充满误导
毫无疑问，Agent，也就是智能体已经预定了今年的最火AI关键词。不知道明年会不会是AGI呢，既然OpenAI和Anthropic的预测都是在2027年左右。而在Agent领域，非常有发言权的一位就是吴恩达。LangChain前不久的开发者活动Interrupt上，LangChain创始人Harrison Chase邀请了吴恩达专门做了一场对话
伊桑·莫利克：智能洪流的预言（译文）
就算研究人员认为在未来一两年内就能实现通用人工智能的观点是正确的，他们也很可能高估了人类采用和适应一项技术的速度。
谷歌发布“智能体”白皮书：具有显著自主性，无需人类持续干预的情况下能够独立运作
智能体的认知架构是其核心所在，主要包含三个关键要素：模型、工具和编排层。其中，模型（Model）在智能体的运行过程中充当着核心决策制定者的角色。这些模型可以是单个或多个不同规模的语言模型，并且需要遵循基于指令的推理和逻辑框架，例如ReAct、Chain-of-Thought或Tree-of-Thoughts等。
百度这张AI成绩单，透出了2025年AI行业三大机会点
百度发了一张2024年AI成绩单，涵盖百度在大模型、智能体、AI应用等领域的多项AI奖项。透过这份AI成绩单，我们或许能通过百度做AI的思路总结出一些布局AI的重点方向，找找明年做AI的机会。
万字字节AI全景：从豆包到全系产品布局的秘密
字节跳动在AI领域采取了激进的高举高打战略。依托其强大资源，在赛道上采取“全方位布局”的策略，在产品上采用“头部产品集中力量，新型产品快速迭代”的打法。取得了不错的成效。
企业智能体：为AI投资带来丰厚回报
智能体不仅可以像聊天机器人那样回答问题，还能接受人类甚至是其他智能体委托给它们的任务。而且与AI领域的其他成果一样，智能体同样保持着迅猛的发展速度。
戴尔科技CTO：企业AI有望在2025年全面腾飞
虽然其中前两大市场已经相当成熟，但最为核心的潜力却来自企业AI市场，只是采用曲线相对较缓。Roese解释称，“AI并非单一市场，而是囊括三大完全独立但又相互关联的市场。”他指出，计算机视觉与机器人等前生成式AI技术正是将数据提炼为生成式AI可用格式的关键一层。
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