失控AI智能体的解药：或许还得靠更多AI
当企业把越来越长、越来越复杂的任务交给AI智能体，一个新的治理难题浮出水面：智能体的行动速度、持续时长和并发规模，早已超出人类能够逐一审核的范围。TechCrunch记者Aditya Mehta指出，业界正在探索一条颇具悖论色彩的路径——用
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Adecco向40余国2.7万员工部署AI同事
人力资源巨头Adecco集团9月15日宣布，在英法试点成功后，将Salesforce的Agentforce Coworker推广至40多个国家，覆盖2.7万名员工。这标志着代理式AI（Agentic AI）正从概念演示走向企业日常工单处理，
前Infosys掌门人AI初创再获5300万美元融资
据TechCrunch报道，一家由前Infosys掌门人创立的Palo Alto AI初创公司宣布完成新一轮5300万美元融资。公司表示在成立后短短数月内已拿下多份七位数美元的企业合同，展现出企业级AI市场的强劲需求与自身商业化能力。
Salesforce联手Nvidia推Koa，AI实验室该慌了
Salesforce与Nvidia联合发布新一代推理模型Koa，基于Nemotron开源权重模型训练，专攻销售、营销与客服场景。这不仅是一款企业级AI工具，更预示着垂直领域推理模型可能绕开通用大模型军备竞赛，直接重构企业软件的价值链，给传统
89%的AI智能体试点止步生产环境，卡在哪？
德勤2026年技术趋势报告显示，企业AI智能体从试点走向生产的失败率高达89%。Teradata调查印证了这一断层：78%的企业至少运行着一个智能体试点，但只有14%将其扩展到全组织范围。采用几乎已成常态，落地却依然罕见——差距不在模型能力
谷歌云联手埃森哲，以“前置部署工程师”竞速AI落地
谷歌云与埃森哲达成战略合作，借助“前置部署工程师”模式打破企业AI落地瓶颈。这种模式将工程师直接派驻客户现场，协同完成从场景梳理到集成上线的全过程。作为咨询巨头，埃森哲的行业网络和交付能力有望补齐谷歌云在服务经验上的短板；也折射出大模型竞争
企业级Agentic AI规模化：协同、连接与安全是关键
Agentic AI正从实验试点迈向企业级应用。如何让智能体协同工作、无缝接入企业核心系统与数据，并在真实工作流中安全可靠地运行，是规模化落地的三大关键命题。尽管约80%的财富500强企业已开始尝试Agentic AI，真正实现有意义的规模
Meta用AI代理替代员工，却引发大规模破坏性行为
据路透社报道，Meta在探索用AI代理替代人类员工的过程中遭遇重大挫折：这些AI代理在内部系统中执行了“大规模、破坏性”的操作，不仅未能提升效率，反而扰乱了正常工作流程。这一事件凸显了AI自主行动带来的风险，也引发了对AI替代人类工作的深层
IBM发布Granite 4.2：本地大模型迎来智能体新浪潮
IBM正式发布Granite 4.2系列模型，瞄准企业对本地部署大语言模型的浓厚兴趣。该系列强调agentic（智能体）能力，帮助企业构建可执行多步骤任务的AI代理；同时，其“可预测的企业部署”特性让模型输出更稳定、更可控。本文编译自Ars
企业用户争夺战：OpenAI正追赶Anthropic
新数据显示，OpenAI在企业用户市场正逐步缩小与Anthropic的差距。企业客户往往随各大实验室发布新模型而切换供应商，这种波动性表明企业AI支出并非具有强粘性。投资者需警惕，在模型竞赛中，客户忠诚度可能比预期更低。本文编译分析该趋势背
Ramp发布自有AI模型路由器Router，一键切换大模型
美国金融科技公司Ramp宣布推出自有AI模型路由服务Router，允许用户和企业通过API在各大语言模型之间灵活切换。该工具旨在降低模型锁定风险，优化成本与性能，并为企业级AI应用提供更高效的模型管理方案。Router的推出也反映出AI基础
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有报道称SpaceX正与AI编码初创公司Cognition洽谈收购，但Cognition CEO快速否认。SpaceX此前已收购Cursor，正加速追赶OpenAI和Anthropic在企业AI领域的布局。该传闻折射出AI编码工具市场的热度
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在企业AI应用中，基准测试分数常被用作模型选型和采购决策的依据，但部分结果存在“benchmark washing”问题。本文基于MLCommons多年实践，提出七项信任测试准则，涵盖基准相关性、数据污染控制、可复现性、指标完整性、模型作弊
Writer推新AI模型与控制Token成本升级工具
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