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14AIAgent介绍
AI Agent（人工智能体）是基于大语言模型（LLM）驱动的智能系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和工具调用能力，能够通过独立思考分解目标并自动化执行复杂任务，例如跨应用操作、数据分析及智能决策，被视为“智能终端上的自动驾驶”。
11500编辑于 2026-06-17- 来自专栏周末程序猿
ChatGPT|公众号接入AIAgent
之前已经考虑将公众号加入智能体，但是由于API接口返回太慢了，于是重新实现了一个页面，就变成这样：
1.1K10编辑于 2025-02-27 - 来自专栏计算机视觉CV
AIAgent：我不是只有AI脑！
chatGPT引领各个大厂纷纷推出自己的大模型，但是这些大模型如果不投入应用就没多大意义了~所以大模型的下半场就轮到AIAgent了。 本文主要介绍我理解的AIAgent思路以及几个常用框架，如有理解不对，欢迎评论指出。 什么是AIAgent？ Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。 所以，AIAgent可不仅仅只有LLM~ 为什么AIAgent会出现？ 对我们算法工程师，从技术来说，AIAgent是什么？或者我们能做什么？ 所以AIAgent出现了~ AIAgent主流框架 下面我们一起整理下几个主流AIAgent框架的思路，你会发现和大家做事思路一样，毕竟，AIAgent作者是人。 1. 以上就是我个人对AIAgent的认识了~不知道什么时候agent能帮助人人都成超级个体。。。。
2.8K233编辑于 2023-11-02 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-8 scikit-learn中的scaler
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在sklearn中使用数据归一化。
1.4K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏低代码平台
低代码 + AI Agent：砍掉 8 成定制开发？2026 企业数字化集成落地新思路
无统一台账、无版本管控，废弃接口长期残留占用资源各业务系统接口标准不统一，新增一套业务系统，对接开发周期普遍需要2-3周接口权限粗放管理，无精细化管控机制，超60%的企业曾出现API权限漏洞，引发数据安全 的协同赋能原理行业内普遍存在疑问：低代码、AIAgent均不是全新技术，为何2026年二者融合才能规模化替代传统定制开发？ 核心技术逻辑：单一低代码仅能解决可视化快速开发问题，被动适配业务；单一AIAgent仅能实现问答、分析能力，无法落地业务场景。 等主流数据库，支持RESTfulAPI、Webhook、数据库直连等多种对接方式，快速打通异构系统数据壁垒自主可控部署模式：支持企业本地化部署，数据资源完全自主管控，可满足政企、金融、制造等高合规、高数据安全要求场景主流标准化技术栈 第二阶段：场景试点，验证价值（4-8周）优先选择数据报表自动生成、订单全流程流转、设备运维告警等轻量化、高复用场景开展试点，落地低代码+AIAgent协同方案，通过数据对比验证降本、提效、减人工的实际价值
37710编辑于 2026-06-03 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
Hermes自我进化的AIAgent凭什么让OpenClaw 用户主动迁移？
——《道德经》Hermes是NousResearch出品的开源自进化AIAgent，GitHub23k+Stars，官网：hermes-agent.nousresearch.com一句话定义：它是目前唯一内置 "闭环学习系统"的开源AIAgent——它不仅能帮你干活，还能在干活过程中自动创建新技能、压缩记忆、建立你的用户画像，真正实现"越用越聪明"。 Hermes是"大一统"的集权制——CLI、网关、工具、记忆、进化循环全围绕一个AIAgent核心。逻辑高度集中，代价是修改时牵一发动全身；好处是状态一致、记忆共享、进化闭环。
63721编辑于 2026-04-16 把 CodeBuddy CLI 接入飞书：一台 Lighthouse 上的 AI Agent 远程办公实录
出门在外、地铁、带娃的间隙，希望飞书一句话就能让服务器上的AIAgent帮我读代码、改文件、起服务、查日志，全程不用SSH、不用RDP、不用打开电脑。 我选了公网IP+安全组白名单，理由：Lighthouse自带固定公网IP，免费飞书webhook出口IP段固定，可以做精确白名单配合飞书自带的VerificationToken双因子防护，安全性可控放行端口的安全组配置 taskaccepted,agentstartedgateway:agentreplysentbacktoopen-imopen-im:replydeliveredtofeishu整个链路平均响应时间4- 展开代码语言：TXTAI代码解释network-online.target→open-im→codebuddy-gateway七、后续可优化项多open_id协作：把团队成员的open_id都加进ACL，做协作AIAgent 如果你也想把AIAgent接到IM，希望这篇能帮你少踩几个坑。下一篇我会写如何把CursorCLI通过cc-connect也接进来，与CodeBuddy共存协作。
35510编辑于 2026-05-23- 来自专栏小吾的AI辅助软件开发
2025年国内外AgentOps痛点与解决方案和工具链综述
与传统软件不同，AIAgent具有自主决策和不确定行为的特性，这要求我们建立全新的运维范式。 核心实施步骤：系统调研与接口抽象（2-4周）盘点所有需集成的遗留系统识别数据源（数据库、文件、API）和访问方式定义统一的接口规范（如OpenAPI3.0）适配器开发（4-8周）为每个遗留系统开发专用适配器适配器负责协议转换 LLM生成恶意输入（如GPT-4生成攻击Prompt）建立攻击样本库（AdversarialDataset），包含已知攻击模式每周运行自动化渗透测试，记录失败案例策略即代码（PolicyasCode）（4- （如TaskClaimed,TaskCompleted,TaskFailed）所有状态变更通过发布事件实现实现CQRS模式（CommandQueryResponsibilitySegregation，4- 库（1-2周）评估CRDT实现（如Yjs、Automerge、RedisCRDT）根据数据类型选择合适的CRDT（如G-Counter、PN-Counter、LWW-Register）设计全局状态机（4-
1.2K20编辑于 2025-12-16 - 来自专栏脑电信号科研科普
theta悖论:4-8 Hz的EEG振荡既反映睡眠压力又体现认知控制
theta振荡（4—8赫兹）反映了警觉认知控制状态活动和睡眠剥夺，是睡眠状态下压力的标志。本研究中，我们调查了认知任务和睡眠剥夺期间中，脑电位振荡的差异。我们测量了18名年轻健康成年人（9名女性）在3种睡眠剥夺水平下执行6项任务的高密度脑电图。我们发现认知负荷和睡眠剥夺都增加了内侧前额叶皮质区域的theta功率；然而，睡眠剥夺导致了许多额叶其他部位的theta波增加。睡眠剥夺相关的theta(sdTheta）出现位置随任务不同而不同，在视觉空间任务和短时记忆任务中范围最广，在被动音乐学习任务中辅助运动区活动最强，而在空间任务时颞下回皮层最强。此外，任务行为的改变和睡眠剥夺时的theta增加相关，但是相关无任务特异性而且多重校正后不显著。总之，这些结果表示在睡眠剥夺期和认知过程中that a振荡主要发生在与当前行为无关的皮层区域。
1.1K30编辑于 2023-01-16 国内外 10 家 AIAgent 平台专业盘点
核心优势：精准执行能力、深度推理能力；金融级安全、全流程可控可溯源、保护数据不外泄；基于十几年行业经验打造行业专精知识库，规避大模型“胡说”的风险。 适用群体：国央企以及对数据安全要求较高的企业。六、智谱清言-智谱华章产品介绍：一款专用于中文知识问答、中文文本生成与推理的生成式AI。核心优势：中文语义理解强；覆盖多领域知识；语言润色能力强。
4K10编辑于 2025-09-17- 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-8 高空坠球
习题4-8 高空坠球 皮球从某给定高度自由落下，触地后反弹到原高度的一半，再落下，再反弹，……，如此反复。问皮球在第n次落地时，在空中一共经过多少距离？第n次反弹的高度是多少？
1.7K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏腾讯云安全的专栏
安心“养虾”，腾讯龙虾安全中心来了！
为此，腾讯云推出AIAgent安全中心，为企业提供AIAgent安全管控平台，清晰了解、掌握企业内Agent部署情况，并实时监测异常指令、拦截高危命令，同时对skills进行风险、漏洞检测，确保企业内所有 AIAgent"看得见、管得住、审得清"，助力企业安全、平稳地使用“龙虾”（云上用户可直接开通试用）。 网络管控：内置内网拦截安全组能力，严格限制AIAgent对企业内部业务和数据的访问权限，防止其越权探索。身份管控：提供密钥托管服务，避免将永久密钥明文存储在AIAgent中，从源头杜绝密钥泄露风险。 ➢可信：Skills供应链安全扫描深度扫描：对OpenClaw安装的本地及第三方Skills进行扫描，深度排查木马病毒、恶意Payload及提示词注入漏洞，确保您的AIAgent使用的每一个工具都安全可信 直面AIAgent带来的安全挑战，腾讯云AIAgent安全中心开启内测。诚邀云上用户参与体验，抢先构建AI时代的安全防护能力。↓扫码申请内测↓
3K21编辑于 2026-03-10 2026 年轻量级 AI Agent 行业观察：从 OpenClaw 生态到极简主义方案的演进
以OpenClaw为代表的全功能AIAgent框架，凭借完整的工具链、多智能体协作能力与企业级安全体系，成为行业技术标杆。 离线与私有化的安全需求：越来越多的用户需要不依赖云端API、完全本地运行的AIAgent，基于Ollama、llama.cpp实现离线推理，保障核心数据安全，实现真正的私有化部署，规避云端数据传输的合规与隐私风险 在学术研究领域，核心聚焦方向包括：轻量级AIAgent性能benchmark构建、本地AI助手资源消耗对比分析、Agent架构复杂度与功能完备性的平衡模型、开源个人智能体安全模型分析、2026年轻量AIAgent 在行业发展层面，轻量级AIAgent将呈现三大核心趋势：极致轻量化与功能完整性的进一步平衡：未来的轻量级方案将在压缩代码量、降低资源占用的同时，进一步完善工具链、多智能体协作、安全体系等核心能力，实现“ 离线化与端侧部署的全面普及：随着端侧大模型能力的持续提升，轻量级AIAgent将全面向端侧迁移，实现完全离线运行、端侧推理、端侧工具调用，进一步提升数据安全性与隐私性，让AIAgent真正成为用户的专属数字伙伴
3.6K10编辑于 2026-03-11- 来自专栏架构师北京同盟
火遍全网的 OpenClaw，企业落地如何筑牢安全防线？4 位大咖拆解 AI Agent 避坑实战法！
NoizAI创始人陈伟嘉NoizAI创始人陈伟嘉老师作为第二位分享嘉宾登场，带来了OpenClaw技能落地的实战经验分享，提出了“工具→同事”的核心思维转变，为现场嘉宾阐述了AIAgent从技术实现到业务安全落地的关键路径 ，深入剖析了AIAgent安全的第一性原理与工程化应对方案，为企业安全落地OpenClaw拆解了最关键的安全避坑攻略，搭建系统性的安全防护体系。 OpenClaw的快速爆火，印证了用户对“能做事的AI”的核心需求，但同时其落地也暴露了AIAgent行业性的安全挑战，国家互联网应急中心（CNCERT）也针对OpenClaw发布了安全应用风险提示，企业落地若忽视安全防护 Part.02圆桌对话：聚焦行业痛点，共探OpenClaw安全落地未来趋势圆桌对话现场主题分享环节结束后，主持人李庆丰邀请范维肖、陈伟嘉、郭子龙、李明宇四位嘉宾上台，开启OpenClaw安全落地与AIAgent Part.03现场直击｜氛围拉满“养龙虾”经验交流现场四位嘉宾的分享与探讨，为OpenClaw及AIAgent在各行业的安全落地提供了宝贵的实践经验与前沿思路，活动现场大家积极交流、思维碰撞，也为AIAgent
26710编辑于 2026-03-30 - 来自专栏数据猿
数据安全的“天”，塌了又塌？
按理说，AI带来的数据安全问题日益凸显，安全厂商本应乘势而上，但实际情况是，AI的发展正让安全厂商遭受一轮又一轮的冲击，尤其是国内安全厂商，生存状况愈发艰难。 为什么会出现这种情况？ 例如，以OpenClaw（“龙虾”）为代表的AIAgent（智能体）新技术快速应用，国家网络与信息安全信息通报中心监测数据显示，目前全球活跃的OpenClaw互联网资产已超20万个，其中境内活跃资产约2.3 近年来，以LLM（大语言模型）以及AIAgent（AI智能体）等为代表的技术正在重塑网络安全产业形态，生产力变革的同时也引入了新的威胁。 数据黑灰产泛滥、用户隐私与核心数据泄露事件频发，公安部“净网2024”专项行动数据显示，2024年4-8月，全国公安机关共侦破广告推广型网络黑灰产案件170余起，抓获犯罪嫌疑人460余名，其中江苏公安机关破获的 用AI赋能安全运营，让防御体系具备自我学习、自主决策、动态进化的能力。其次，推动跨领域协同融合，构建“算力+安全”“硬件+软件+安全”的一体化生态。
33310编辑于 2026-05-14 AI Agent 落地的暗线：防御侧的职业机会与工程实践路径
这些风险并非“科幻场景”，而是AIAgent落地过程中已经出现的工程问题。在AIAgent职业路线的探索中，防御侧能力已成为企业实现Agent规模化、可信化运行的核心前提，而非可选补充。 技能树逆向提示工程、大模型对齐原理、红队攻防方法论、OWASP大模型安全标准。 三、防御侧职业路线的长期价值分析1.人才供需错配带来的竞争力当前AIAgent领域90%以上的人才聚焦于开发侧，防御侧人才缺口显著。 3.合规刚性需求的持续驱动随着《生成式AI服务管理暂行办法》等法规落地，企业对AIAgent的安全与合规要求日益严格：Agent的行为合规性、数据安全防护能力已成为企业获取备案资质、规避监管风险的核心条件 四、结语AIAgent的规模化落地，本质是构建“可信AI生态”的过程——防御侧的职业路线并非“非主流赛道”，而是AIAgent技术栈中不可或缺的核心环节。
28910编辑于 2026-02-04AI Agent重塑商业智能：2025技术融合路线图
保障数据治理与安全：DSL可以被设计为只包含安全、合规的操作，从源头上杜绝了SQL注入或越权访问等风险。 联邦与混合数据分析：Agent将具备在不移动或复制数据的前提下，安全地查询和分析跨多个云平台、本地数据中心的混合数据的能力。 二、应用场景与战略价值：AIAgent如何重塑企业决策AIAgent的引入，正将BI从一个“报表工具”转变为一个贯穿业务全流程的“智能决策引擎”。 强化数据治理与安全：AIAgent的每一步操作（数据访问、查询生成）都在语义层和权限系统的严格管控之下，确保了数据访问的可追溯、可审计，满足企业日益严格的合规要求。 持续优化与治理：建立完善的Agent性能监控、成本控制和安全审计机制，确保整个AIAgent体系健康、高效、安全地运行。四、结论与展望AIAgent正在从根本上重塑商业智能的边界。
1.1K10编辑于 2025-12-08- 来自专栏AI大模型
腾讯云 AI Agent 产品横向测评：WorkBuddy / QClaw / OpenClaw 能力差异与使用场景全解析
前言：AIAgent赛道的"三国杀"2026年，AIAgent从概念走向落地，中国市场的竞争格局已初步成型。 四、安全机制与成本定价4.1安全机制对比AIAgent直接操控电脑执行任务，安全是绕不过的核心命题。 +权限控制Skills安全社区审计防技能投毒安全审计能力企业合规自行保障个人级企业级（CodeBuddy同源架构）QClawV2的龙虾管家是业内首创的AIAgent内置安全防护体系，覆盖Prompt安全 、Skills安全、脚本执行安全三大环节，新用户首次使用即默认开启，无需额外配置。 "安全机制从"被动防护"走向"主动治理"AIAgent的故事才刚刚开始，而你已经站在了起跑线上。
3K32编辑于 2026-05-16 腾讯云AI-Agent安全解决方案-2026-国内友商版
2026年国产AIAgent安全方案怎么选：能力清单、成熟度模型与6大方案横评当AIAgent替你打工，谁来替你盯紧它？ 一、什么是AIAgent安全，为什么它现在变得紧迫AIAgent安全（AgenticAISecurity），是指对能够自主规划、推理、决策并执行动作的AI智能体进行的安全防护。 1.1AIAgent时代的三大安全盲区盲区一：行为不可预测。Agent由大模型驱动决策，行为具有天然不确定性。 1.3AIAgent安全vs大模型安全：边界在哪很多企业把两者混为一谈。 三、2026年值得关注的6个国产AIAgent安全方案我们如何评估这些方案国内AIAgent安全是一个2025年下半年才真正爆发的新市场——CNCERT已就OpenClaw类智能体"默认权限过高、提示注入
39710编辑于 2026-06-22- 来自专栏快乐阿超
当 AI 安全分析师开始成建制上岗：Anthropic-Cybersecurity-Skills，正在把网络安全经验变成可调用的技能库
Anthropic-Cybersecurity-Skills这个项目，干的就是一件非常硬核、也非常有时代感的事：给AIagent配上一整套接近资深安全分析师水平的结构化网络安全技能。 很多安全仓库其实也很有价值，但它们更像是资料库、工具箱、文章归档或者PoC集合。人类安全工程师打开之后，能靠经验去挑、去理解、去拼装。但AIagent不一样。 AIagent当然可能帮上忙，但前提是它不能只是“会总结报告”，而要真正具备结构化的安全操作知识。也正因为如此，这个项目明确区分了自己和传统安全资源库的不同。 这种设计让它不只是能让AIagent“做事”，还能让AIagent在做事时顺带懂得“这件事在框架里算什么、站在哪个位置、和哪些治理要求相关”。这像极了一位资深安全顾问：既能下场抓包，也能抬头看全局。 它不只是让AIagent更懂网络安全，而是在努力让AIagent具备一种接近资深分析师的工作节奏：先判断、再准备、后执行、再验证，最终还能放回框架里理解。这很像是给AI安全世界修了一座训练基地。
43510编辑于 2026-05-28
腾讯云开发者
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