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【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！ 在当前就业市场挑战加剧的背景下，这类工具为求职者提供了强有力的支持。 AI Agent，但未来将是多Agent流程的天下 这一工具代表了从传统工作流自动化向AI增强流程的重要转变，为企业提供了更灵活、更智能的自动化解决方案。 真正的Agent力量来自于它们相互连接、访问企业数据以及与执行工作的系统交互的能力。一个无法与其他Agent、工具和应用对话的Agent只是一个孤岛。 *市场洞察*：Agent利用专有市场数据了解真实车辆价值 *谈判策略*：基于成功案例训练的谈判技巧 *客户节省*：已为客户节省数千美元购车成本 这一应用展示了AI在复杂谈判场景中的潜力，为消费者提供了强大的议价工具
33210编辑于 2025-09-17 - 来自专栏圣杰的专栏
.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. 审批循环 var thread = agent.GetNewThread(); var response = await agent.RunAsync(userRequest, thread); var ： 低风险工具直接注册，高风险工具使用 ApprovalRequiredAIFunction 包装即可共存。
19910编辑于 2025-12-28 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 9 章：学习和适应
关键改进用其相应的工具或 Agent 修改进行标注。 此结构包括定义 Agent 目标的系统提示词、工具和子 Agent 文档以及系统指令。核心提示词包含问题陈述或指令、打开文件的内容和目录映射。 这些子 Agent 由主 Agent 调用，类似于工具调用，用于分解复杂任务并有效管理上下文长度，特别是在这些扩展的元改进迭代期间。 此模式对于需要在始终变化、不确定或需要个性化交互的环境中运行的 Agent 至关重要。 构建学习 Agent 通常意味着将它们与机器学习工具连接并管理数据流。 配备基本编码工具的 Agent 系统可以自主编辑自身，从而提高其在基准任务上的性能。
38810编辑于 2025-10-27 - 来自专栏服务端技术杂谈
AI Agent：模型->工具->结果->模型
Reddit上有人说，AI Agent就是：模型->工具->结果->模型。 从程序员角度来说，就是拼接参数json，调用LLM，处理返回值json。 Agent不只是聊天机器人，还需要工具，所以要先告诉Agent，你有哪些API/工具，这些工具可以做什么。 不需要用什么复杂的框架，基本上只需要串联： 用户输入目标Prompt->将提示词传递给LLM->模型决定下一步->需要工具（API调用、爬取网页、操作API）执行->将结果反馈给模型进行下一步->直到任务完成 即：模型 → 工具 → 结果 → 模型 关于记忆，先用短期记忆，比如最近几条上下文消息。 如果需要跨会话记忆，可以从持久存储获取，比如向量数据库。
13110编辑于 2026-03-11 - 来自专栏python前行者
python爬虫工具：user agent switcher
user agent switcher给我们带来更多的是方便，一次设置好，就不怕每次麻烦的右键检查，设置成手机端的重复性操作了，这对于python爬虫算是一个比较技巧的地方。 安装使用 在火狐的附加组件中输入：user agent switcher 如果找不到入口的话，在火狐浏览器中打开： https://addons.mozilla.org/zh-CN/firefox/search q=user%20agent%20switcher&platform=WINNT&appver=59.0.2 ? 一看这里的搜索结果还是蛮多的，使用的用户还是蛮多的。 最后一步就是在右侧的插件工具栏中选中进行设置就搞定了。 ? 打开京东试试，就成这样的了，很完整的APP客户端 ?
96210发布于 2019-03-25 - 来自专栏人工智能应用
基于 Agent 的股票分析工具
建一个基于 Agent 的股票分析工具或系统，可以采用以下方法和框架，结合 AI Agent 技术与股票市场分析需求，实现选股策略、买卖时机判断、风险控制等功能。 AI Agent 模块：该模块是系统的核心，负责执行选股策略、判断买卖时机、进行风险控制等任务。 可视化与交互模块：提供用户界面，展示分析结果、图表、建议等信息，并支持用户与 AI Agent 的交互。 4 示例代码：基于 AI Agent 的选股策略实现 以下是一个简化的 Python 示例，展示如何使用 LangChain 构建一个基于 LLM 的选股 Agent： from langchain.agents = initialize_agent(tools, llm, agent="structured-chat-zero-shot-react-description", verbose=True) #
1.6K11编辑于 2025-08-01 - 来自专栏老张的求知思考世界
AI Agent Infra领域的工具图谱
因此我才会在前面介绍智能体基础架构的文章中断言道：Agent Infra是Agent落地的关键！因为它涵盖了Agent从开发到部署的完整生命周期。 其中： Environment：提供Agent开发和运行环境，相当于给了Agent一台可自行操作的计算机。 Context：为Agent有效运行提供所需的信息，包括任务相关的背景知识和工具的使用方法。 Tools：使Agent能便捷调用和协作的各类工具，包括各种类型的插件，以实现多样化的任务。 Agent Security：以Agent-native的方式保障Agent的行为与数据在执行过程中的安全与合规。 下面是我查阅很多资料后整理的Agent Infra工具图谱，供大家参考。 一、Environment层 二、Context层 三、Tools层 四、Agent Security层 介绍完AI Agent的基础架构和工具图谱后，下篇文章，我会分享一些对提示词工程的看法，敬请期待
1.1K10编辑于 2025-06-25 - 来自专栏啄木鸟软件测试
DevOps工具介绍连载（9）——Rally
Rally作为OpenStack一个独立项目，可通过模拟高并发场景的压力测试来测试云环境的性能和规模。Rally可对已经部署完成的云环境（deployment）进行测试，还支持部署云环境，通过自身提供的deployment engine。Rally 能够自动安装和运行tempest来测试云环境。并对rally测试结果生成HTML格式报告文档。Rally DB 则用于存放测试结果。
1.4K20发布于 2020-02-19 - 来自专栏啄木鸟软件测试
精准测试及其工具（连载9）
精准测试云平台采用“一种基于测试用例与代码逻辑、源码版本关系矩阵的测试用例选取方法”的回归技术，在回归测试时，基于智能算法，完全自动筛选计算出每个测试用例受影响的程序，用户可以根据此数据来进行用例回归测试的优先级排序，把高风险的用例测试放到前面，大大减少了回归测试的时间。
81330发布于 2019-12-12 - 来自专栏啄木鸟软件测试
安全测试工具（连载9）
4 APP反向编译工具 APP反向编译工具是APP安全领域很重要的工具，本节介绍Dex2jar、和jd-gui。秀一节介绍apktool。 ljd-gui：是一个基于JAVA GUI界面的转换jar文件成JAVA源代码的工具。 lapktool：是一款集成了android apk编译、转换签名文件、smali文件编辑等功能于一体的软件。 \demo4-dex2jar.jar 然后通过jd-gui工具查看JAVA源代码（jd-gui下载后也放在Dex2jar目录下），如45所示。 使用Proguard工具进行混淆 AndroidSDK工具目录下%SDK_HOME%\tools\自带Proguard工具，但是一般而言版本比较低，建议在网上下载最新版本，放在%SDK_HOME 试过上面操作的读者会发现Proguard仅仅对jar文件进行了简单的混淆，比如变量改为a,b,c,d…，而对程序逻辑，算法依旧清晰可见，一般在真正工作开发中希望使用一些专业化的混淆工具，比如360 APP
85110发布于 2019-12-12 - 来自专栏AI进修生
A2A + MCP = AI Agent 完全体？AI Agent 既能 “单挑” 工具，又能 “群殴” 任务。
简单说，这图告诉我们 AI Agent 跟外界打交道主要靠两个开放协议： MCP (模型上下文协议): 这是 Agent 用来“插上”外部工具、API 和各种企业应用的“接口”。 图里两个 Agent 中间那条线就是 A2A。 MCP 核心是工具和工具集 (用 JSON schema 通信)。 A2A 看起来更关注 Agent 之间的自然语言交流。 所以，它俩分工明确： MCP 是 Agent 跟“非 Agent”的东西（工具、API）打交道的。 A2A 是 Agent 跟“其他 Agent”打交道的。 即 MCP 和 A2A 是两条腿走路，一个负责对内连接工具和资源，一个负责对外连接其他 Agent 伙伴。它俩是互补的，共同构成了连接 Agent 的开放标准体系。 、工具、上下文。
62010编辑于 2025-04-11 - 来自专栏网络技术联盟站
这9个Linux工具值得关注！
[20220504144740.png] 该工具可用于 Linux 平台，作为通用安装程序和特定 Web 浏览器的补充。 [20220504144945.png] 该工具提供协作功能。您可以发布说明、发表您的想法或与您的朋友、同事或家人分享列表。 该工具允许用户创建多层次结构，直观地表示想法、工作流程或知识。 9.Catfish Catfish是 Linux 平台的文件搜索工具，它可以加快您在机器上处理文件的速度，从而节省您进行高效工作的时间。 该工具使用系统中已包含的技术处理您的搜索查询，并在图形界面中显示结果。
1.1K20编辑于 2022-05-07 - 来自专栏啄木鸟软件测试
单元测试工具（连载9）
3.2 unittest的测试覆盖率分析 利用coverage工具可以分析单元测试的覆盖率，首先我们通过pip命令下载coverage。
59640发布于 2019-12-12 - 来自专栏openclaw系列
OpenClaw 插件中的 Agent 工具开发指南
Agent 工具是 OpenClaw 插件向大语言模型（LLM）暴露的可调用函数。 这些工具通过 JSON Schema 定义输入参数，并在代理（agent）运行时按需执行，从而扩展 AI 的能力边界——例如调用本地服务、查询数据库、触发工作流等。 四、工具可见性控制策略除了 allow，OpenClaw 还支持多维度工具策略：配置项作用范围说明tools.allow / tools.deny全局控制所有 agent 的默认工具集agents.list [].tools.allow单个 agent覆盖全局策略tools.profile全局或 per-agent基础 allowlist 模板tools.byProvider按模型提供者为不同 LLM 提供商定制工具集 七、总结通过插件注册 Agent 工具，开发者可以安全、灵活地将外部能力注入 AI 代理流程。
46820编辑于 2026-03-15 - 来自专栏啄木鸟软件测试
LoadRunner12工具介绍（连载9）
106 设置手机代理服务 107 设置手机连接的代理服务器端口 （2）点击工具栏中红色的【Record】按钮，Recording mode选择RemoteApplication
69310发布于 2019-12-12 - 来自专栏菩提树下的杨过
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
17510编辑于 2026-02-01 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
第9章 Spring Boot开发者工具第9章 Spring Boot开发者工具
第9章 Spring Boot开发者工具 Spring Boot为Maven和Gradle提供构建工具插件。
1.5K20发布于 2018-08-20 - 来自专栏java架构计划训练营
浏览器头User-Agent提取工具
* 获取浏览器对象 * @param request * @return */ private static Browser getBrowser(String agent */ private static OperatingSystem getOperatingSystem(String userAgent) { UserAgent agent (); return operatingSystem; } /** * 解析对象 * @param agent * @return (agent); Browser browser = userAgent.getBrowser(); OperatingSystem operatingSystem = .deviceType(deviceType) .os(os) .osVersion(getOSVersion(agent
91120编辑于 2022-10-27 - 来自专栏CRM日记本
Salesforce实时聊天工具Live Agent介绍
Salesforce Live Agent是原生的Salesforce工具，可让企业和网站的用户实时的进行聊天。 Live Agent是那些客服团队有限但是希望能提供较好的客服回报公司的很好选择，不像电话，一个客服同时只能处理一个来电。利用Live Agent，每个用户可以在同一个屏幕管理多个客服服务。 这些反馈既包含对于工具本身（你下次还会使用Live agent吗？）以及客服的处理效果反馈（此次服务对你有帮助吗？是否解决了你的问题？）。 如果使用调查工具的话，分析范围可进一步增加，可以帮助你衡量你的新的工具以及客服的执行情况等。 ? 你是否需要Live Agent？ —你是否有一个小的支持团队淹没在客户的支持电话中？ 哪些不需要Live Agent？ —支持团队需要完成极其复杂和耗时的故障诊断流程。 —客户支持团队使用像Radian6这样强大的工具来管理来自社交渠道的客户支持。
2.2K20发布于 2019-04-16 - 来自专栏openclaw系列
OpenClaw 插件代理工具 (Agent Tools) 深度指南
需要控制某些高风险工具的权限（按需开启）。配置多 Agent 架构下的工具隔离策略。 一、什么是 Agent Tools？ 工具分为两类：必需工具 (Required)：插件安装后默认对所有 Agent 可见（除非被全局禁用）。适用于安全、通用的功能。可选工具 (Optional)：默认不可见。 基础工具 (Basic Tool)这是最常见的形式。插件加载后，该工具自动对拥有插件权限的 Agent 可用。 配置层级工具权限可以在两个层级配置：全局层级 (tools)：影响所有 Agent。Agent 层级 (agents.list[].tools)：仅影响特定 Agent，优先级更高。2. *全局当 Agent 运行在沙箱环境时，限制可用的底层系统工具。 四、最佳实践与安全建议1.
98320编辑于 2026-03-18
腾讯云开发者
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