在互联网信息检索任务中，即使是很强的LLM，有时也会陷入“信息迷雾”之中：当问题简单、路径明确时，模型往往能利用记忆或一两次搜索就找到答案；但面对高度不确定、线索模糊的问题，模型就很难做对。
一位肉身行为体对人工智能体的独家指南
前两天，微信开放了自己的微信支付MCP。补上了智能体链路的最后一块拼图。虽然现在还只能在腾讯自己家的腾讯元器上用，但，影响也还是足够的大。
想象这样一个场景：你是一位生物学家，手握基因表达数据，直觉告诉你某些基因之间存在调控关系，但如何科学地验证这种关系？你听说过 "因果发现" 这个词，但对于具体算法如 PC、GES 就连名字都非常陌生。
继提示工程之后，「上下文工程」又红了！这一概念深得Karpathy等硅谷大佬的喜欢，堪称「全新的氛围编程」。而智能体成败的关键，不在于精湛的代码，而是上下文工程。
2025年的夏天，AI对各行各业的颠覆作用还在持续——餐饮业也不例外。就在刚刚过去的六月，旗下拥有肯德基、必胜客等头部品牌的餐饮巨头“百胜中国”，发布了首个餐厅营运智能体“Q睿”（Q-Smart Agent）。
“在百川智能的那段时间，我和同事们始终处在一种很亢奋的状态。尽管我们常常工作到深夜，甚至一两点钟才下班，但内心非常地充实和开心。”如今回忆起那段经历时，前百川工具链负责人徐文健的眼中依然有光。
MLA-Trust 是首个针对图形用户界面（GUI）环境下多模态大模型智能体（MLAs）的可信度评测框架。该研究构建了涵盖真实性、可控性、安全性与隐私性四个核心维度的评估体系，精心设计了 34 项高风险交互任务，横跨网页端与移动端双重测试平台，对 13 个当前最先进的商用及开源多模态大语言模型智能体进行深度评估，系统性揭示了 MLAs 从静态推理向动态交互转换过程中所产生的可信度风险。
就在今天，腾讯元器（智能体平台）悄悄上线了微信支付MCP
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
