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当AI Agent进入企业，安全不是加分项而是生死线

Apache Ranger 创始成员 Don Bosco Durai 结合自身开源与创业经历，系统拆解了 AI Agent 在企业落地时被严重低估的安全与合规问题，并给出一套可执行的三层方法论：从安全评估、零信任执行到持续可观测性，帮助团队真正把 Agent 放进生产环境。

这场分享不是发布新模型，而是Anthropic首次系统性讲清：大模型如何真正进入企业核心业务。从Claude 3.5 Sonnet的工程优势，到可解释性如何影响安全与商业价值，再到客户实践中踩过的坑，这是一份来自一线的企业AI落地方法论。

PyTorch 联合创始人 Soumith Chintala 从亲身使用 AI 的挫折与收获出发，提出一个与主流云端 Agent 不同的判断：真正能托付个人生活的 AI，必须运行在本地、完全私有。本文还原他的关键故事、技术现实与尚未解决的挑战。

这篇文章还原了Cohere工程师Shaan Desai关于“企业级LLM Agent如何真正跑起来”的一线经验，从框架选择、单/多Agent策略，到安全、评估与失败治理，揭示了为什么大多数Agent原型很炫却难以规模化，以及Cohere如何把这些教训固化成产品North。

这期YC Office Hours并没有教你“如何用AI做个炫酷产品”，而是反复强调一个反直觉的判断：AI不会拯救基本面糟糕的创业公司。YC合伙人通过真实案例、历史周期对比和具体行业拆解，讲清了在AI时代，创业者真正该怎么做。

Anthropic推出的Claude Computer Use，让AI第一次像人一样“看屏幕、点按钮、填表格”。这不仅是功能升级，而是软件范式的转折点：模型开始适配现实世界的工具，AI代理时代真正到来。

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