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深海时刻一周年：Qwen 衍生模型 11.3 万个，Llama 四倍

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深搜时刻 1年，数字证明的3种变化

  • Qwen 衍生模型突破 11.3 万个 — Meta Llama（2.7 万个）的 4 倍
  • Hugging Face 最多关注者第 1 名 DeepSeek，第 4 名 Qwen
  • 中国 AI 组织们，“开源即战略”方向转变

发生了什么事？

Hugging Face 发布了 ‘深搜时刻’ 1 周年分析报告。[Hugging Face] 这是整理了 2025 年 1 月 DeepSeek 登场后中国开源 AI 生态系统如何发展的数据的三部曲系列的最后一篇。

从核心数据开始看。以 Qwen（阿里巴巴）为基础制作的衍生模型截至 2025 年年中超过了 11 万 3 千个。如果加上标记 Qwen 的存储库，则超过 20 万个。[Hugging Face] 与 Meta 的 Llama（2.7 万个）或 DeepSeek（6 千个）相比，这是一个压倒性的数字。

为什么重要？

说实话，一年前很多人还把中国 AI 看作是 ‘山寨’。但现在不同了。

Hugging Face 人气论文上位圈有字节跳动、DeepSeek、腾讯、Qwen 等。关注者数 DeepSeek 排名第 1，Qwen 排名第 4。如果以阿里巴巴整体来看，衍生模型数量与 Google 和 Meta 加起来的差不多。[Hugging Face]

我个人关注的是阿里巴巴的战略。Qwen 不是单一的旗舰模型，而是由 ‘家族’ 构成。支持多种大小、工作、模态。简单来说就是 “把我们的模型当作通用 AI 基础设施来使用”。

今后会怎么样？

Hugging Face 分析说 “开源是中国 AI 组织们的短期支配战略”。解释说，不仅共享模型，还共享论文、发布基础设施，旨在实现大规模整合和发布。

深搜时刻不是一次性事件，这一点在 1 年后通过数字得到了确认。全球 AI 开源生态系统的重心正在转移。

常见问题 (FAQ)

Q: Qwen 衍生模型比 Llama 多的理由是？

A: 阿里巴巴以多种大小和模态公开 Qwen，适用范围扩大。特别是中国开发者 많이 活用한다. 持续更新 Hugging Face 和 ModelScope 两者的战略也奏效了。

Q: DeepSeek 仍然重要吗？

A: 是的。在 Hugging Face 中拥有最多关注者的组织是 DeepSeek。但是，在衍生模型数量上落后于 Qwen。DeepSeek 在论文和研究贡献方面有优势，Qwen 则专注于生态系统扩展，存在差异。

Q: 对韩国开发者有什么意义？

A: 基于 Qwen 的模型正在加强韩语支持。由于是开源的，因此可以自由进行本地发布和微调。成为了一个适合无负担地进行实验的环境。但是，许可条件因模型而异，因此需要确认。

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参考资料

Fitbit创始人离开谷歌两年后发布家庭健康AI“Luffu”

作者

Fitbit 创始人，Google 离职 2 年后以家庭健康 AI 回归

  • Fitbit 联合创始人 James Park·Eric Friedman，发布新创业公司 Luffu
  • AI 整合管理整个家庭的健康数据，自动检测异常迹象
  • 目标是美国 6300 万家庭护理人口，计划先发布应用程序，然后扩展硬件

发生了什么事？

创建 Fitbit 的 James Park 和 Eric Friedman 在离开 Google 两年后，发布了新的创业公司 Luffu(卢夫)。[PRNewswire]

Luffu 声称是“智能家庭护理系统”。它是一个通过 AI 整合管理整个家庭（而非个人）健康数据的平台。包括孩子、父母、配偶，甚至宠物。[TechCrunch]

目前约有 40 名员工，大部分来自 Google 和 Fitbit。它由自有资金运营，没有接受外部投资。[PRNewswire]

为什么重要？

我个人认为这个发布很有趣，因为如果说 Fitbit 专注于“个人健康”，那么 Luffu 试图创建一个新的类别“家庭健康”。

在美国，负责家庭护理的成年人约有 6300 万。[PRNewswire] 他们忙于同时照顾孩子、事业和年迈的父母。但大多数医疗保健应用程序都是为个人设计的，因此难以进行家庭单位的管理。

Luffu 瞄准的正是这个空白。坦率地说，Apple Health 或 Google Fit 几乎没有家庭共享功能。这个市场还没有人真正抓住。

James Park 说：“在 Fitbit，我们专注于个人健康，但在 Fitbit 之后，对我来说，健康不仅仅是考虑我自己。”[PRNewswire]

如何运作？

Luffu 的核心是 AI 在后台默默工作。无需像聊天机器人一样不断对话。

  • 数据收集：通过语音、文本、照片输入健康信息。也可以与设备或医疗门户网站联动
  • 模式学习：AI 掌握每个家庭成员的日常模式
  • 异常检测：自动提醒漏服药物、生命体征变化、睡眠模式异常等
  • 自然语言问题：AI 回答“爸爸的新饮食对血压有影响吗？”之类的问题

它还强调隐私。它旨在发挥“保护者而非监视者”的作用，用户可以控制与谁共享哪些信息。[PRNewswire]

未来会怎样？

Luffu 计划从应用程序开始，然后扩展到硬件。这与 Fitbit 走过的路相似，但这次他们似乎打算为整个家庭构建一个设备生态系统。

目前正在进行非公开 Beta 测试，您可以在网站 (luffu.com) 上注册候补名单。[PRNewswire]

它由自有资金运营，没有外部投资，这可以理解为他们希望专注于产品，而不受风险投资的压力。这与 Fitbit 时期的方法不同。

常见问题 (FAQ)

问：Luffu 何时发布？

答：目前正在进行有限的公开 Beta 测试。正式发布日期尚未公布。在 luffu.com 上注册候补名单，您可以收到 Beta 测试邀请。应用程序将首先发布，之后将添加专用硬件。

问：它与 Fitbit 联动吗？

答：官方公告仅提到它与设备和医疗门户网站联动。与 Fitbit 的直接联动尚未得到确认。Google 收购了 Fitbit，创始人离开了 Google，因此预计关系会很复杂。

问：价格是多少？

答：定价政策尚未公布。由于它由自有资金运营，因此有可能采用订阅模式或高级功能付费，但我们需要等待官方公告。硬件发布时可能会单独定价。

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Claude Code 大规模故障：开发者被迫“咖啡休息”

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Claude Code 故障：3 个核心要点

  • Anthropic 的所有 Claude 模型 API 错误率急剧上升
  • Claude Code 用户因 500 错误而中断工作
  • Microsoft AI 团队也在使用此服务 — 影响整个行业

发生了什么事？

Claude Code 遭遇大规模故障。开发者在连接服务时遇到 500 错误，Anthropic 正式宣布“所有 Claude 模型”的 API 错误率均有所上升。[The Verge]

Anthropic 方面表示，他们正在识别问题并进行修复工作。目前，状态页面显示故障已解决。[Anthropic Status]

为什么重要？

Claude Code 不仅仅是一个 AI 工具。它已成为包括 Microsoft AI 团队在内的众多开发者在日常工作中依赖的关键基础设施。

坦率地说，这种故障并不常见。根据 Anthropic 状态页面，Claude Code 的 90 天正常运行时间为 99.69%。但问题是，不到 1% 的停机时间对开发者的生产力影响很大。

我个人认为，这次事件是对 AI 编码工具依赖性的警告。如果将所有工作流程都放在单一服务上，一旦发生故障，就没有任何替代方案。

最近 Anthropic 服务问题

值得注意的是，这次故障并非一次性的：

  • 昨天（2 月 2 日）：Claude Opus 4.5 发生错误
  • 本周初：修复了 AI 信用系统购买问题
  • 1 月 31 日：Claude Code 2.1.27 内存泄漏 — 已通过 2.1.29 修复

在短时间内连续发生多个问题，在服务稳定性方面令人遗憾。

今后会怎样？

Anthropic 正在迅速采取行动，这是一个好兆头。但对于开发者来说，现在是考虑备份计划的时候了。

Claude Code 的替代方案包括 Goose（免费）、pi-mono（开源）等工具。虽然它们不是完全的替代品，但有助于在发生故障时保持最低限度的工作连续性。

常见问题 (FAQ)

Q: Claude Code 故障发生的频率有多高？

A: 根据 Anthropic 官方数据，90 天正常运行时间为 99.69%。像这次这样的大规模故障并不常见，但最近几周发生过多次小规模问题。不能完全忽视。

Q: 发生故障时有什么替代方案？

A: Goose 是一个免费的 AI 编码代理，pi-mono 是一个在 GitHub 上获得 5.9k 星的开源替代方案。两者都不能涵盖 Claude Code 的所有功能，但它们是在紧急情况下继续工作的选项。

Q: Anthropic 会提供补偿吗？

A: 截至目前，Anthropic 尚未宣布针对故障的单独补偿政策。对于付费用户，由于采用基于使用量的计费方式，因此故障期间不会产生费用，这实际上是一种补偿。

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AWS SageMaker Data Agent：将医疗数据分析从数周缩短至数天

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医疗数据分析，几周缩短至几天

  • AWS SageMaker Data Agent：使用自然语言分析医疗数据的 AI 代理
  • 无需代码即可执行队列比较和生存分析
  • 2025 年 11 月发布，可在 SageMaker Unified Studio 中免费使用

发生了什么？

AWS 发布了用于医疗数据分析的 AI 代理 SageMaker Data Agent。流行病学家或临床研究人员可以用自然语言提问，AI 会自动生成并执行 SQL 和 Python 代码。[AWS]

过去，为了进行医疗数据分析，需要访问多个系统，等待数据访问权限，理解模式，并直接编写代码。这个过程需要几周时间。SageMaker Data Agent 将其缩短到几天，甚至几个小时。[AWS]

为什么重要？

坦率地说，医疗数据分析一直是一个瓶颈。流行病学家花费 80% 的时间准备数据，而实际分析只占 20%。现实情况是，每个季度只能进行 2-3 项研究。

SageMaker Data Agent 颠倒了这个比例。它大大减少了数据准备时间，使您可以专注于实际的临床分析。我个人认为，这将直接影响患者治疗模式的发现速度。

特别是，能够用自然语言请求诸如队列比较和 Kaplan-Meier 生存分析之类的复杂任务令人印象深刻。 如果您说“对男性病毒性鼻窦炎患者与女性患者进行生存分析”，AI 会自动制定计划、编写和执行代码。[AWS]

如何运作？

SageMaker Data Agent 以两种模式运行。 首先，您可以直接在笔记本单元格中使用内联提示来生成代码。 其次，Data Agent 面板将复杂的分析任务分解为结构化步骤进行处理。[AWS]

该代理了解当前的笔记本状态，并理解数据目录和业务元数据，以生成上下文相关的代码。它不是简单地吐出代码片段，而是制定完整的分析计划。[AWS]

未来会怎样？

德勤的一项调查显示，92% 的医疗管理人员正在投资或试验生成式 AI。[AWS] 对医疗 AI 分析工具的需求将继续增长。

如果像 SageMaker Data Agent 这样的代理型 AI 提高了医疗研究的速度，它也可能对新药开发或治疗模式的发现产生积极影响。 但一个令人担忧的问题是数据质量。 无论 AI 多么快，如果输入数据混乱，结果也会混乱。

常见问题 (FAQ)

问：SageMaker Data Agent 的费用是多少？

答：SageMaker Unified Studio 本身是免费的。 但是，实际的计算资源（EMR、Athena、Redshift 等）会按使用量收费。 笔记本电脑在前 2 个月有 250 小时的免费套餐，因此您可以轻松地进行测试。

问：支持哪些数据源？

答：连接到 AWS Glue Data Catalog、Amazon S3、Amazon Redshift 和各种数据源。 如果您有现有的 AWS 数据基础设施，您可以立即连接。 它还与医疗数据标准 FHIR 或 OMOP CDM 兼容。

问：哪些区域可用？

答：SageMaker Unified Studio 支持的所有 AWS 区域均可使用。 最好在 AWS 官方文档中查看是否支持首尔区域。

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莲花健康AI，免费AI私人医生获3500万美元投资

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获得 3500 万美元投资的免费 AI 家庭医生

  • Lotus Health AI 在 A 轮融资中从 CRV·Kleiner Perkins 处获得 3500 万美元投资
  • 提供 50 种语言的 24 小时免费初级保健服务，在美国所有 50 个州运营
  • 每周有 2.3 亿人向 ChatGPT 提出健康问题，AI 医疗市场正式进入竞争

发生了什么？

Lotus Health AI 在由 CRV 和 Kleiner Perkins 共同领投的 A 轮融资中获得了 3500 万美元的投资。[TechCrunch] 这家初创公司利用大型语言模型 (LLM) 提供 50 种语言的 24 小时免费初级保健服务。

创始人 KJ Dhaliwal 曾于 2019 年以 5000 万美元的价格出售了南亚约会应用程序 Dil Mil。[Crunchbase] 他受到童年时期为父母担任医疗翻译的经历的启发，于 2024 年 5 月推出了 Lotus Health AI，旨在解决美国医疗系统的低效率问题。

为什么重要？

坦率地说，这项投资规模引人注目。AI 医疗保健初创公司的平均投资额为 3440 万美元，而 Lotus Health AI 在 A 轮融资中达到了这一水平。[Crunchbase]

了解背景后就明白了。根据 OpenAI 的数据，每周有 2.3 亿人向 ChatGPT 提出与健康相关的问题。[TechCrunch] 这意味着人们已经在向 AI 寻求健康建议。但 ChatGPT 无法进行医疗行为。Lotus Health AI 正是瞄准了这个缺口。

就我个人而言，“免费”模式最令人兴奋。考虑到美国医疗费用有多么昂贵，免费的初级保健是一个相当具有颠覆性的价值主张。当然，盈利模式仍然不明确。

未来会怎样？

AI 医疗市场竞争预计将全面展开。OpenAI 也在今年 1 月推出了 ChatGPT Health，加入了这个市场。它与 Apple Health、MyFitnessPal 等集成，提供个性化的健康建议。[OpenAI]

监管风险依然存在。即使是 OpenAI 也在其服务条款中明确表示“不要将其用于诊断或治疗目的”。因 AI 医疗建议造成的损害诉讼也已有多起正在进行中。有必要关注 Lotus Health AI 如何管理这些风险。

常见问题 (FAQ)

问：Lotus Health AI 真的免费吗？

答：对患者是免费的。但是，具体的盈利模式尚未公开。存在多种可能性，例如针对保险公司或雇主的 B2B 模式，或增加高级服务等。由于在所有 50 个州提供服务，因此似乎旨在实现规模经济。

问：它与普通 AI 聊天机器人有什么不同？

答：Lotus Health AI 是一项专门用于初级保健的医疗服务。与普通聊天机器人不同，它在美国 50 个州拥有医疗服务许可证。核心区别在于，它不仅提供简单的健康信息，还可以执行实际的医疗行为。

问：它支持韩语吗？

答：它表示支持 50 种语言，但具体的语言列表尚未公开。需要确认是否支持韩语。目前，该服务仅在美国境内可用，尚未公布海外扩张计划。

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H公司Holo2：UI本地化基准测试第一名

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235B 参数模型颠覆了 UI 自动化领域

  • ScreenSpot-Pro 基准测试达到 78.5% 的 SOTA
  • 通过 Agentic Localization 实现了 10-20% 的性能提升
  • 即使在 4K 高分辨率界面中也能准确找到小的 UI 元素

发生了什么？

H Company 公开了 UI Localization（用户界面元素位置识别）专业模型 Holo2-235B-A22B。[Hugging Face] 这个 235B 参数规模的模型可以从屏幕截图中找到按钮、文本字段、链接等 UI 元素的准确位置。

核心是 Agentic Localization 技术。它不是一次性给出答案，而是通过多个步骤来完善预测。因此，即使是 4K 高分辨率屏幕上的小 UI 元素也能准确地识别出来。[Hugging Face]

为什么重要？

GUI 代理领域非常热门。Claude Computer Use、OpenAI Operator 等大型科技公司都在竞相推出 UI 自动化功能。然而，一家小型创业公司 H Company 却在该领域的基准测试中排名第一。

我个人关注的是 Agentic 方式。以前的模型试图一次性匹配位置，但经常失败，而多次尝试并完善的方法非常有效。10-20% 的性能提升证明了这一点。

坦率地说，235B 参数相当庞大。需要在实际生产环境中观察它的运行速度。

未来会怎样？

随着 GUI 代理竞争的加剧，UI Localization 的准确性将成为关键的差异化因素。由于 H Company 模型是开源的，因此其他代理框架很可能会将其集成。

它也可能影响 RPA（机器人流程自动化）市场。如果说以前的 RPA 工具是基于规则的，那么现在基于视觉的 UI 理解可能会成为标准。

常见问题 (FAQ)

Q: UI Localization 到底是什么？

A: 是一种通过查看屏幕截图来找出特定 UI 元素（按钮、输入框等）的准确坐标的技术。简单来说，就是 AI 知道在屏幕上应该点击哪里。它是 GUI 自动化代理的核心技术。

Q: 与现有模型有什么不同？

A: 核心是 Agentic Localization。它不是试图一次性匹配，而是通过多个步骤来完善。就像人浏览屏幕并寻找目标的方式一样。通过这种方式，性能提高了 10-20%。

Q: 可以直接使用该模型吗？

A: 它已在 Hugging Face 上以研究目的公开。但是，由于它是 235B 参数模型，因此需要大量的 GPU 资源。它更适合研究或基准测试，而不是实际的生产应用。

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苹果 Xcode 26.3：同时搭载 Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex

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AI 编码代理双雄并立，同时登陆 Xcode

  • Anthropic Claude Agent 和 OpenAI Codex 可在 Xcode 内直接使用
  • 支持 Model Context Protocol，第三方代理也可连接
  • 发布候选版本 (RC) 今日起向开发者计划会员开放

发生了什么？

Apple 宣布 Xcode 26.3 将正式支持代理编码 (agentic coding)。[Apple Newsroom] Anthropic 的 Claude Agent 和 OpenAI 的 Codex 可直接在 IDE 内使用。

所谓代理编码，是指 AI 不仅仅是提出代码片段，而是分析项目结构，自主分解任务，并自主运行构建-测试-修改循环。简单来说，AI 就像初级开发者一样工作。

Apple 全球开发者关系副总裁 Susan Prescott 表示：“代理编码可以最大限度地提高生产力和创造力，使开发者能够专注于创新。”[Apple Newsroom]

为什么重要？

我个人认为这是一个相当大的变化。原因有二。

首先，Apple 正式参与 AI 编码工具的竞争。此前，Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等独立工具扩大了市场，现在平台所有者亲自下场了。

其次，同时拥抱 Anthropic 和 OpenAI。通常，大型科技公司会与一家 AI 公司建立独家合作伙伴关系。但 Apple 脚踏两只船。虽然名义上是为了给开发者选择权，但说实话，可能是因为不知道哪个模型会胜出，所以买了保险。

Model Context Protocol(MCP) 的支持也值得关注。这是一个连接 AI 代理和外部工具的开放标准，由 Anthropic 主导。[TechCrunch] Apple 采用它，表明其封闭的生态系统战略有所退让。

未来会怎样？

超过 100 万的 iOS/macOS 开发者使用 Xcode。如果他们习惯了代理编码，开发范式本身可能会发生改变。

但是，也有担忧。如果 AI 自主修改代码，可能会产生安全漏洞或意想不到的错误。需要关注 Apple 如何管理这部分。

竞争格局也很有趣。OpenAI 在一天前独立发布了 macOS 版 Codex 应用。[TechCrunch] 与 Apple 的整合公告就在第二天，时机很微妙。

常见问题 (FAQ)

Q: Xcode 26.3 何时正式发布？

A: 目前发布候选版本 (RC) 已向 Apple 开发者计划会员开放。正式版本即将通过 App Store 发布。具体日期尚未公布。

Q: 应该使用 Claude Agent 还是 Codex？

A: 这取决于项目的性质。Claude 擅长理解长篇代码和安全性，Codex 擅长快速生成代码。可以都试试，选择适合自己的。这就是 Apple 给予选择权的原因。

Q: 现有的 Xcode 26 用户可以升级吗？

A: 是的。这是对 Xcode 26 中引入的 Swift 编码助手功能的扩展，现有用户更新到 26.3 即可立即使用代理编码功能。

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苹果 Xcode 26.3：Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex 同时加载

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AI双层编码代理系统，同时登陆Xcode

  • Anthropic Claude Agent 和 OpenAI Codex 可以在 Xcode 中直接使用
  • 第三方代理也将连接到 Model Context Protocol 的支持
  • 从今天开始，开发人员计划成员可以使用候选版本 (RC)

Apple 官方发布。

Xcode 26.3 中对代理编码的支持。[Apple Newsroom] Anthropic 的 Claude Agent 和 OpenAI 的 Codex 可以在 IDE 中直接使用。

代理编码是指 AI 不仅仅是编写代码。它超越了建议的级别，分析项目结构，独立划分任务，并自主执行构建、测试和修改的循环。简而言之，AI 的作用就像一个初级开发人员。

Apple 全球开发者关系副总裁 Susan Prescott 表示：“代理编码最大限度地提高了生产力和创造力，使开发人员能够专注于创新。”[Apple 新闻室]

为什么重要？

我个人认为，这是一个相当大的变化。原因有两个：

首先，Apple 正在认真参与 AI 编码工具的竞争。一方面，Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等独立工具一直在推动市场增长，但现在平台所有者直接参与其中。

其次，它同时采用了 Anthropic 和 OpenAI。通常，大型科技公司会与一家 AI 公司建立独家合作伙伴关系。但苹果公司越过了这条线。虽然表面上是为了让开发者有选择，但说实话，感觉更像是保险，因为他们不知道哪个模型会成为赢家。

模型上下文协议 (MCP) 的支持也值得关注。这是一个连接 AI 代理和外部工具的开放标准，Anthropic 在这方面处于领先地位。[TechCrunch]Apple 采用它标志着他们与标准渐行渐远。封闭生态系统战略。这是一个他们已经辞职的信号。

未来会怎样？

超过 100 万的 iOS/macOS 开发者使用 Xcode。一旦他们习惯了代理编码，开发范例本身可能会发生变化。

但也有一些担忧。如果 AI 自主修改代码，可能会出现安全漏洞或意外错误。我们仍然不知道 Apple 将如何管理这部分。

竞争格局也很有趣。 OpenAI 在前一天独立发布了适用于 macOS 的 Codex 应用程序。[TechCrunch]第二天宣布与 Apple 集成，因此时机很奇怪。

常见问题 (FAQ)

问：Xcode 26.3 何时正式发布？

答：候选版本 (RC) 现已在 Apple Developer Program 中提供。成员。完整版本预计很快将通过 App Store 分发。确切日期尚未公布。

问：我应该使用 Claude Agent 还是 Codex？

答：这取决于项目的性质。 Claude 擅长理解长代码和安全性，而 Codex 专注于快速代码生成。尝试两者，然后选择适合您的。这就是 Apple 让我们有选择的原因。

问：现有的 Xcode 26 用户也可以升级吗？

答：是的。这是，id=”%EC%B0%B8%EA%B3%A0-%EC%9E%90%EB%A3%8C”>参考文献

Amazon Bedrock AgentCore：企业 AI 代理的 9 条规则

作者

企业 AI 代理，9 个核心规则

  • AWS 公开了 Amazon Bedrock AgentCore 最佳实践
  • 提出了会话隔离 microVM、多代理协作模式
  • 区分代理式与确定性代码是关键

发生了什么？

AWS 公布了基于 Amazon Bedrock AgentCore 的企业 AI 代理构建指南。[AWS] AgentCore 是一个大规模生成、部署和管理 AI 代理的平台。

9 个规则是核心。缩小范围、可观测性、工具定义、自动评估、多代理、扩展、代码分离、测试、组织扩展。

为什么重要？

坦率地说，AI 代理演示和生产是不同的游戏。本指南试图弥合这一差距。

AgentCore Gateway 引人注目。它统一管理 MCP 服务器、Lambda 等分散的工具。通过语义搜索找到合适的工具。

会话隔离也是一个特点。每个会话都在单独的 microVM 中运行，并在会话结束时关闭 VM。

未来会怎样？

我个人认为“代理式 vs 确定性代码”的区分是最实用的。日期计算用代码，意图理解用代理。找到这种平衡的团队将会获胜。

常见问题 (FAQ)

Q: AgentCore 和现有 Bedrock Agents 的区别？

A: Bedrock Agents 侧重于构建单个代理。AgentCore 是一个企业平台，包括多个代理的大规模运营、工具集成和会话管理。

Q: 多代理协作呢？

A: 支持顺序型、分层型、P2P 模式。AgentCore Memory 用于共享上下文，OpenTelemetry 用于监控切换。

Q: 如何保证安全？

A: Identity 负责认证，Policy 负责授权，Gateway 负责执行前验证。每个会话都在隔离的 microVM 中运行。

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参考资料

Amazon Bedrock AgentCore：企业 AI 代理的 9 条规则

作者

Enterprise AI agent, 9 core rules

  • AWS 发布 Amazon Bedrock AgentCore 最佳实践
  • 会话隔离 microVM，呈现多代理协作模式
  • 区分 agentic 代码和确定性代码是关键

What happened?

AWS 发布了基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建企业 AI 代理的指南。[AWS] AgentCore 是一个用于大规模创建、部署和管理 AI 代理的平台。

9 条规则是关键。缩小范围、可观察性、工具定义、自动评估、多代理、扩展、代码分离、测试、扩展组织。

Why is it important?

老实说，AI 代理演示和生产是不同的游戏。本指南旨在填补这一空白。

AgentCore Gateway 脱颖而出。集成管理分散的工具，例如 MCP 服务器和 Lambda。通过语义搜索找到合适的工具。

会话隔离也是一个特性。每个会话都在一个单独的 microVM 中运行，当终止时，VM 也会终止。

What will happen in the future?

就我个人而言，“Agentic The “vs 确定性代码”的区别是最实用的。用代码计算日期，用代理确定意图。找到这种平衡的团队将会获胜。

Frequently Asked Questions

Q: AgentCore 和现有的 Bedrock Agents 有什么区别？

A: Bedrock Agents 专注于构建单个代理。AgentCore 是一个企业平台，包括多个代理的大规模运营、工具集成和会话管理。

Q: 多代理协作怎么样？

A: 支持顺序、分层和 P2P 模式。上下文与 AgentCore Memory 共享，并通过 OpenTelemetry 监控切换。

Q: 如何确保安全性？

A: Identity 负责身份验证，Policy 负责授权，Gateway 负责执行前验证。每个会话都在一个隔离的 microVM 中运行。

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References