人工智能 (AI)

开发人员可以将大部分工作时间投入于研读代码，而非编写代码。Katie McDonald 解读智能体编程、旧版代码现代化改造，以及 AI 对软件开发工作流的提速作用。

您是否在观看 UFC 赛事时产生过这样的疑问：“刚刚发生了什么？”本期 Smart Talks with IBM 将对话 UFC 赛事数据分析负责人 Alon Cohen，走进八角笼赛场，解析 AI 如何定位决定赛事胜负的关键瞬间。

检索技术如何演进为智能体式 AI？Sam Anthony 解读 RAG 发展历程，从基础检索到由大语言模型驱动的自适应系统。了解语义检索、混合检索与 AI 智能体如何支撑多阶段调研、决策制定与信息整合分析。

当前，AI 智能体可完成订机票、编写代码等操作，但无法留存五分钟前的操作记录。Bri Kopecki 阐释了 AI 智能体需要操作系统管理内存、工具、身份与管控护栏的原因。了解 Agent OS 基础架构如何提升 AI 的可靠性与可拓展性。

智能体式 AI 的故障并非随机产生，而是诱因清晰且具备可预判性。Meenakshi Kodati 梳理了智能体式 AI 系统的典型故障类型，涵盖无限循环、虚假规划、工具违规调用等场景。了解优化架构设计、增设约束条件、完善监控机制如何提升系统可靠性。