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9月22日,在2026年云栖大会上,千问宣布将加速打造 Personal Agent。千问产品负责人郑嗣寿表示,自去年上线以来,让每个人拥有自己的 AI 助理,始终是千问不变的目标。依托Qwen 3.8系列模型强大的Agentic能力,千问正在构建全新的Personal Agent形态,为 3 亿用户提供持续、个性化的智能服务。 当天,千问公布了多项围绕 Personal Agent 的阶段性进展:在用户授权下接入健康、运动等个人数据,为健康咨询和运动规划提供更具针对性的分析;接入海量专业理财数据及机构智能体,并支持部分用户连接个人持仓;同时,千问开放平台覆盖领域已扩大至20多个,申请入驻伙伴超过1000家。 目前,千问正将Agent能力逐步落地到日常生活、运动健康、工作学习等更多场景中。 在理财场景中,用户可在对话中告诉千问自己的理财目标,千问将结合实时行情、专业机构信息及用户授权连接的持仓数据,提供更贴近个人情况的分析与建议。千问还将金融机构的专业研究能力封装为Skill,让普通用户也能获得专业的决策支持。针对理财场景的复杂任务,千问进行了专项 Harness 优化,回复效果提升20%。 在 Agent 形态下,千问也可为个人运动健康提供更持续、更具针对性的帮助。以“半程马拉松跑进2小时以内”为例,用户设定目标后,千问可结合其持续记录的运动状态,以及授权接入的运动健康、动态血糖仪等数据,构建长期、动态的个人 Context,逐日给出相应的训练和饮食建议。当用户逐步达到既定配速后,千问还会进一步建议将目标进阶至“1小时40分”。 在工作场景中,千问通过专业 Skill 和工具,帮助用户更高效地完成复杂工作。比如,教师可以使用千问提供的批改、组卷等 Skill,快速完成作业批改和学生薄弱点梳理,并生成一张查漏补缺的数学练习卷。据介绍,在处理理财、健康、生活等复杂需求时,超60%的用户会进一步转向工作助理。千问通过动态调节的 Harness,可为每位用户节省40%的 Token 消耗。 为进一步拓展Personal Agent的能力边界,千问也在加速扩展开放生态。目前,千问开放平台已从最初覆盖的本地生活、物流等场景,拓展至求职、运动、游戏等,累计覆盖20多个领域,申请入驻的伙伴超过1000家。合作伙伴可通过智能体、Skill、专业数据和硬件等方式接入千问,共同为用户提供更丰富、更贴近个人需求的服务。
你有没有想过,为什么那么多AI应用刚出来的时候让人眼前一亮,两周后却被彻底忘掉?a16z合伙人Josh Elman的判断标准是:用户开始用这个新产品之后,停止做什么了。能找到答案,才说明它替代了原来的某个行为。
人人都是产品经理   Muse登顶,Meta靠agent扳回一局
Muse上线约10天就登顶美国App Store免费榜,超过ChatGPT。它没有把安全全押在模型听话上,而是在模型之外搭了一整套权限系统,给每个用户在云端配一台独立电脑,也让Meta在应用层先拿到属于自己的AI爆款。
以前想做一个产品,往往得先找程序员、设计师凑一个小团队,现在一个人借助 AI 就能把产品跑起来。但真正难的是判断有没有市场。与其让一个 AI 什么都干,不如让它像真正的团队一样分工,先做低成本验证。
别只看速度提升。 AI把单条告警调查时间从20分钟降到10分钟,这是效率改善;但如果告警积压没减少,团队还是在加班,那价值就打折扣了。
直到我把 AgentScope Java 2.0 的源码翻完,才意识到它走了一条不一样的路:它没在"怎么调模型"上卷,而是把状态、记忆、工作区直接做成了框架的地基。下面这张图,是它整套设计的骨架。
如果只让我留一句话——单次成功率 60% 的 Agent,连做八次全对的概率只有 1.7%。Agent 评测测的不是"它能不能做到",是"它是不是次次都做到"。
上下文窗口不是越大就越值钱。面试官那句"除了换长窗口还想过别的办法吗",问的其实不是窗口大小,而是你有没有把记忆管理当成一个独立的工程问题来对待。能不能判断"什么该记住、什么该压缩、什么可以彻底忘掉",这才是衡量一个 Agent 是不是真正好用的分水岭。
记忆就是历史消息拼回去。模型本身没有"记住"这件事——你每轮把前几轮的对话塞进提示词,它才接得上话;塞哪几条、怎么塞,全是应用层的活。Spring AI把这层活包成了Advisor模式:对话窗口滑过去,存哪儿、取几条、拼到哪,都抽象好了,你负责选组合。
本文以 Java 死锁排障为贯穿案例:先让只读 Agent 从日志和源码中提取证据,再定义可复用的角色与 Skill,最后按任务依赖选择并行、串行或嵌套编排。
Jev 不神秘。它的很多技术零件以前就有:分类、约束输出、logits 打分、概率校准、判别式路线。但它把这些东西组合成了一个清晰的开发者接口。
该漏洞风险极高。一旦Agent被攻击者控制,就能继承用户授予Muse的全部高级权限,以及所有关联服务的访问权限。
别让Agent直接持有完整密钥。可以用门限密码学——把密钥拆成几份,分散存储,单个节点拿不到完整密钥。即使某个Agent被攻破,攻击者获得的也只是碎片,没法直接用。