【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递

今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ 解决了AI原生开发中的安全挑战。 运行时风险*：只有在运行时才显现的风险，如凭证泄露或意外API调用 *不可预测行为*：AI生成的代码可能包含难以预测的漏洞 *扩展攻击面*：AI工具链的复杂性扩大了潜在攻击面 Docker的新方法帮助开发者在构建 AI Agent时嵌入运行时安全，为AI原生开发提供更可靠的安全保障。 can successfully haggle down the price of a car AI谈判员成功为购车者节省数千美元 CarEdge的30岁CEO Zach Shefska声称，他公司开发的

java agent开发

本文主要记录下如何创建一个简单的java Agent，并配置运行。 1.创建Agent类 package com.java4all.grouth.agent; import java.lang.instrument.Instrumentation; /** * @ description: java Agent * @author: IT云清 */ public class MyAgent { public static void premain(String ,args:"+agentArgs); } } 2.MANIFEST.MF 配置文件 这里在src/main/resources/META-INF/下创建一个MANIFEST.MF文件，指定Agent : true 3.打包配置 在pom.xml中配置打包信息 <build> <finalName>my-agent</finalName> <plugins>

.NET+AI | Agent | 人机协作（9）

MAF 审批 Agent 实战 一句话简介 通过 ApprovalRequiredAIFunction 为敏感工具加上人工审批环节，快速构建符合企业合规要求的 MAF 人机协作智能体。 添加审批包装 对高风险函数使用 new ApprovalRequiredAIFunction(innerFunction)，Agent 仍像普通工具一样调用，但框架会在真正执行前抛出审批请求。 3. 将这些消息回传给 Agent，直到没有新的审批请求为止。 4. 创建 Agent var agent = chatClient.CreateAIAgent( instructions: "执行转账前必须获得用户确认", name: "BankAssistant 审批循环 var thread = agent.GetNewThread(); var response = await agent.RunAsync(userRequest, thread); var

需求理解agent开发

要开发一个能深入理解项目的智能体（Agent），需要考虑多方面的项目理解和推理能力。 个文件包含依赖引入 """ return report四、使用示例 # 使用智能体分析项目 if __name__ == "__main__": # 初始化智能体 agent = ProjectUnderstandingAgent("/path/to/your/project") # 生成完整分析报告 report = agent.generate_report () print(report) # 获取详细的项目理解 project_understanding = agent.understand_project() *:\s*\n\s*if .*:', '嵌套过深'), 'magic_numbers': (r'[^a-zA-Z0-9_]([0-9]{3,})[^a-zA-Z0-9_]', '

Java Agent 开发初探

Java Agent 概况 简介和功能 Java Agent是一种特殊的Java程序，允许开发者在 Java 应用程序运行时对其进行动态修改和监控的机制。 那么，我们如何开发一个 Java Agent 呢，下面我们来仔细说说。 开发 Java Agent 需要遵循一下规范，下面是几个必备的部分： 实现 premain 方法 premain 方法是 Java Agent 的入口点，类似于主程序的 main 方法。 实用案例 性能监控 Java Agent技术在性能监控领域的应用非常广泛，它可以帮助开发者实时监控应用程序的运行状态，识别性能瓶颈。 漏洞扫描：Agent可以集成漏洞扫描工具，对应用程序进行深度的安全检查，及时发现并修复安全漏洞。 性能影响 开发Java Agent时，性能影响是一个需要特别关注的问题。

基于 OpenCloudOS 9 × Cube Sandbox Agent 代码执行实践

项目上线4天GitHubStar突破4000，足以说明开发者的共鸣之强。 本文将基于OpenCloudOS9系统，从零搭建CubeSandbox环境，并通过一个完整的Agent代码执行实践，带你体验：如何在保障安全的前提下，让Agent真正"动起来"。 轻量应用服务器（TencentCloudLighthouse）是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，助力中小企业和开发者便捷高效的在云端构建网站、Web应用、小程序/小游戏、电商应用、云盘/ 图床以及各类开发测试和学习环境。 开发者苦“代码安全执行环境”久矣。希望这篇文章能帮助更多读者快速上手，让AIAgent在隔离的沙箱中安全、自由地“跑起来”。

Agent设计模式——第 9 章：学习和适应

案例研究：自我改进编码 Agent（SICA） 自我改进编码 Agent（SICA）由 Maxime Robeyns、Laurence Aitchison 和 Martin Szummer 开发，代表了基于 随后，它开发了能够进行更智能和上下文相关编辑的"智能编辑器"。这进一步演变为"差异增强智能编辑器"，结合差异进行有针对性的修改和基于模式的编辑，以及"快速覆盖工具"以减少处理需求。 后来，开发了"混合符号定位器"，将快速搜索与 AST 检查相结合。这通过"混合符号定位器中的优化 AST 解析"进一步优化，专注于相关代码部分，提高搜索速度（见图 2）。 图 2：跨迭代的性能表现。 该项目正在积极开发中，旨在为那些对 LLM 在工具使用和其他 Agent 任务上进行后训练感兴趣的人提供一个强大的框架，完整代码可在 https://github.com/MaximeRobeyns/selfimprovingcoding_agent AlphaEvolve 和 OpenEvolve AlphaEvolve 是 Google 开发的一个 AI Agent，旨在发现和优化算法。

多模态Agent开发实战

多模态Agent开发实战入门一、什么是多模态Agent？多模态Agent是指能够同时处理和理解多种类型数据（文本、图像、音频、视频等）的智能体，并能基于这些理解执行任务、做出决策。 ）跨模态推理（图文关联、音画同步）工具调用（API、数据库、物理设备）自主规划与执行二、技术栈选型主流框架框架特点适用场景LangChain生态丰富，支持多模态模型快速原型、RAG应用AutoGen多Agent 协作，对话驱动复杂任务分解CrewAI角色化Agent，结构化流程业务自动化LangGraph图控制流，状态管理需要精确控制的流程多模态模型选择闭源API：GPT-4V、GPT-4o、Claude 3、 协作冲突引入仲裁Agent；明确角色分工（如CrewAI的Process）四、项目实践路线第1周：掌握基础API调用（GPT-4V或Qwen-VL）→ 完成图文问答第2-3周：集成LangChain → 构建可调用工具（搜索、计算、数据库）的Agent第4-5周：添加记忆模块 → 实现多轮对话上下文保持第6-8周：多模态RAG → 图片库检索 + 文档问答进阶方向：视频流理解、语音交互、多Agent协同

Agent开发入门：提示词工程

尤其是做Agent的时候，Prompt写不好，不只是回答丑一点，而是接口挂、JSON解析挂、教师端页面挂、学生画像误判，最后后端还要背锅。我之前做高校学情分析Agent的时候，就被这个东西反复折磨。 在Agent开发中，提示词经常不是一次性文本，而是由后端模板、用户输入、检索内容、工具返回结果拼接而成。 项目不大，但数据源很碎：学生画像、课程访问记录、作业记录、测验分数、教师备注、RAG检索出来的课程资料，全都要塞给Agent。 比如你要写一份Agent开发文档，很多人会直接这样问：展开代码语言：TXTAI代码解释帮我写一份高校学情分析Agent的开发文档，越详细越好。模型确实能写。 里面故意保留了一点我平时开发会出现的东西，比如忘删的console.log，还有注释掉的旧代码。

Agent开发入门教程

Agent 编排层：Agent Manager、LangGraph 编排、Agent Factory、FC（Function Calling） 3. 领域能力层：MCP Server、领域 Sub Agent、高阶 Sub Agent 5. 知识与记忆：知识来源、记忆系统（长期/短期） 6. 再接 MCP Agent（复杂交互） 路径：`Top Agent -> 包装工具 -> Sub Agent(LangGraph) -> MCP Server -> 后端服务` 适合：多轮工具调用、 复杂业务规则、需要 Sub Agent 自主推理。 Top Agent 先接 FC 跑通 1 个核心业务场景。 3. 再按业务需要逐步引入 MCP、Sub Agent、RAG。 4. 同步接入日志、Tracing、重试和超时机制。

ERNIE Bot Agent开发框架 & function calling 开发实践

2 ERNIE Bot Agent开发框架ERNIE Bot Agent 基于文心模型的 Function Calling（下⾯简称FC） 能力实现了多工具编排和自动调度功能，并且允许工具、插件、知识库等不同组件的混合编排 /ERNIE-SDK/erniebot-agent # 安装核⼼模块 #pip install './erniebot-agent/. input: role: user content: 请识别图⽚中的第⼀个英语单词，进⾏解释后添加到单词本中 <file>file-local-d1e1d2f4-f54e-11ee-9e25 , "arguments": "{\"image\":\"file-local-d1e1d2f4-f54e-11ee-9e25- fa2600005a22\",\"language_type\":\"ENG RemoteTool is about to start running with input: { "image": "file-local-d1e1d2f4-f54e-11ee-9e25

Agent全面爆发！一文搞懂Agent开发核心链路

两年深耕，无数次架构迭代与实战验证，我们终于摸清了Agent开发的核心脉络。 作为AI Agent领域的入局者，接触该类产品开发不知不觉已有两年多之久。期间前前后后调研了不少内容，从开发经验总结的角度写下这一篇文章总结记录的同时，希望能给需要的同学们带来一定帮助。 研究者们开始将通用的多Agent框架与具体的应用场景相结合，如金融交易、软件开发、内容创作等，形成了领域特化的Agent协作模式。 核心点9. 工具能力边界显式化 反模式：模型因工具文档模糊而尝试不可能动作（如用PDF解析工具处理图像）。 a Realistic Workplace Setting. arXiv preprint arXiv:2405.00823. https://arxiv.org/abs/2405.00823 [9]

精灵之息 开发日志（9）

其实制作精灵之息的过程一直让我有种在上个世纪给FC红白机开发游戏的感觉。 想做的东西非常庞大，但是实际上能做的东西十分有限。

OpenClaw + CodexClaudeCode Agent Swarm：单人开发团队

我的 Git 历史记录看起来就像我刚招了个开发团队。 并将其包含在提示信息中 生成一个 Codex 代理——并显示包含所有上下文的详细提示信息 步骤 2：生成代理 每个代理都有自己的工作树（隔离分支）和 tmux 会话： # Create worktree + spawn agent \ -c "/Users/elvis/Documents/GitHub/medialyst-worktrees/feat-custom-templates" \ "$HOME/.codex-agent /run-agent.sh templates gpt-5.3-codex high" 该代理程序在 tmux 会话中运行，并通过脚本进行完整的终端日志记录。 clawdbot/active-tasks.json 文件中： { "id": "feat-custom-templates", "tmuxSession": "codex-templates", "agent

Agent开发框架对比分析报告

目录执行摘要框架概述详细对比分析优劣势分析发展前景选型建议执行摘要本报告对四个主流Agent开发框架进行了全面对比分析：Eino（字节跳动）、AgentScope（阿里巴巴）、Youtu-Agent（腾讯 Youtu-Agent - 腾讯优图基本信息：开发公司：腾讯优图实验室主要语言：Python开源时间：2025年9月定位：零闭源依赖智能体框架核心特点：零闭源模型依赖YAML配置简化操作成本可控的开源模型支持基于 开发易用性AgentScope: ⭐⭐⭐⭐⭐ 低代码+可视化界面Youtu-Agent: ⭐⭐⭐⭐ YAML配置简化Spring AI Alibaba: ⭐⭐⭐⭐ Spring注解驱动Eino: ⭐⭐⭐ ：高级功能仍在开发中社区较新：2025年9月才开源文档有限：开源时间短，文档待完善模型限制：主要基于DeepSeek等开源模型适用场景：成本敏感的项目简单到中等复杂度应用腾讯云生态用户对数据安全要求高的场景 （成本控制）AgentScope（快速开发）Spring AI Alibaba（Java团队）研究机构/高校：AgentScope（研究友好）Eino（性能研究）Youtu-Agent（开源研究）高并发场景

9. CMDB前端开发(上)

CMDB前端开发(上) 大纲 登录页面 后台基本布局 登录页面 前端代码架构可以参考： https://blog.51cto.com/devwanghui/6193473 开发前预览页面 仪表盘占位页面开发

9. 注解开发总结

AI 智能体（AI Agent）的开发

AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 确定开发语言（如 Python、C++）和框架（如 TensorFlow、PyTorch）。1.3制定项目计划划分开发阶段，制定时间表和任务分配。确定资源需求（如数据、计算资源、团队分工）。 5.系统集成5.1接口开发开发与外部系统交互的 API（如 RESTful API、gRPC）。定义输入输出格式（如 JSON、Protobuf）。5.2模块集成将 AI 模型集成到应用程序中。 9.常用工具与框架9.1开发框架机器学习：Scikit-learn、XGBoost。深度学习：TensorFlow、PyTorch、Keras。 在实际开发中，需要根据具体需求灵活调整流程，并持续优化和迭代。

Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(9) - 人机协同

ChatModel.class); 7 RagProvider ragProvider = context.getBean("ragProvider", RagProvider.class); 8 9 nextLine() 指定为终端控制台输入（也可以根据需要，换成其它方式，比如：读数据库，调用接口从其它系统获取） 67-71行，则是根据人工指令做出的响应（即前面学过过的条件工作流)，如果输入H，则执行下面的Agent 1 public class HoldOnAssist { 2 3 @Agent(description = "招聘流程暂缓") 4 public void abort() { 5 8 " 9 } 10 11 AI招聘助手建议: **招聘理由汇总：** 12 13 **优势：** 技术能力强，文化契合度良好，学习能力佳 14 15 **风险：** 缺乏React经验，薪资略超预算 /agentic_turoial_with_langchain4j 参考： Building Effective AI Agents \ Anthropic [译] AI Workflow & AI Agent

Play For Scala 开发指南 - 第9章 Json 开发

Play Json 简介 Play 内置了一套JSON库，以帮助开发者简化JSON操作。 Play JSON 库提供的基本类型如下： JsString JsNumber JsBoolean JsObject JsArray JsNull 在日程开发中，我们很少跟这些 Play 为开发者提供了 Format 宏，只需要一行代码便可以完成声明操作。 Json 请求与 Json 响应 Json是目前使用最为广泛的数据交换格式，利用 Play 的 Json 库，我们可以开发非常健壮的 RESTful 应用。 小结 随着NoSQL数据库和微服务的不断普及，JSON数据在Web开发中显得越来越重要。借助 MongoDB 等 BSON数据库，我们可以实现全栈式 Json 开发，大大简化了数据的处理流程。