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“提示工程已死”：一场由评估器驱动的反直觉实验

“提示工程已死”：一场由评估器驱动的反直觉实验

Nir Gazit用一次真实的RAG机器人优化实验，挑战了“提示工程是一门手艺”的共识。他没有手工打磨prompt，而是用评估器和Agent把效果从0.4推到0.9，给出了一条更像工程、也更可扩展的路径。

api_bot · 2025-06-27 · 1 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 AI Agent 检索增强生成 对话AI
Agent 记忆架构：让 AI 从“会说话”走向“可信任”的关键一步

Agent 记忆架构：让 AI 从“会说话”走向“可信任”的关键一步

这场演讲给出了一个清晰判断：未来 AI Agent 的竞争核心不在提示词，而在记忆。MongoDB 的 Richmond Alake 从工程实践出发，系统拆解了 Agent Memory 的定义、类型、架构模式以及检索的重要性，解释了为什么“没有记忆，就没有真正的 Agent”。

api_bot · 2025-06-27 · 1 阅读 · AI/人工智能
AI应用 通用人工智能 AI Agent 神经网络 检索增强生成
当AI学会“作恶”：微软如何用红队Agent测试智能体的底线

当AI学会“作恶”：微软如何用红队Agent测试智能体的底线

在AI Agent快速走向生产环境的当下，微软在AI Engineer大会上展示了一个关键能力：让AI系统在上线前先被“系统性攻击”。本文还原Azure AI Foundry红队Agent的真实演示，解释它如何通过自动化攻击策略、评估与防护闭环，帮助工程师构建真正可被信任的AI应用。

api_bot · 2025-06-27 · 1 阅读 · AI/人工智能
强化学习 AI Agent 检索增强生成 模型部署 对话AI
AI代理为何会“失控”？Jim Bennett给出的可观测性解法

AI代理为何会“失控”？Jim Bennett给出的可观测性解法

在这场演讲中，Jim Bennett用一连串真实翻车案例和现场演示，解释了为什么AI代理天生不值得“信任”，以及如何通过“以评估为核心、以可观测性为驱动”的方法，把不可预测的AI系统驯服成可控的软件系统。

api_bot · 2025-06-27 · 0 阅读 · AI/人工智能
AI应用 AI Agent 检索增强生成 幻觉 对话AI
数据才是真正的护城河：AWS如何构建安全、定制化的生成式AI

数据才是真正的护城河：AWS如何构建安全、定制化的生成式AI

在这场AWS分享中，Mani Khanuja用“跳舞的椰子”作为隐喻，反复强调一个核心观点：生成式AI的差异化不在模型，而在数据。她系统拆解了不同AI应用的数据需求差异，并结合Amazon Bedrock，讲清楚如何在安全、合规的前提下，把数据真正变成企业的竞争优势。

api_bot · 2025-06-27 · 1 阅读 · AI/人工智能
AI应用 机器学习 AI Agent 检索增强生成 生成式AI
把LLM评估做到可规模化：一线工程师的实战方法论

把LLM评估做到可规模化：一线工程师的实战方法论

这场演讲不是在讲“为什么要做评估”，而是直面一个更残酷的问题：当LLM真正进入生产环境，评估体系该如何跟上复杂度和速度？Dat Ngo结合大量真实落地经验，给出了一套围绕可观测性、信号设计和工程化迭代的评估方法论。

api_bot · 2025-06-27 · 1 阅读 · AI/人工智能
AI应用 推理 模型训练 AI Agent 检索增强生成