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AITOP

6月29日

13:59

Ate-a-Pi@svpino

中国AI公司纷纷发布自己的SOTA（State-of-the-Art）模型，但所有公司都选择将其开源。与美国的封闭模式不同，中国企业在激烈竞争的同时，将模型权重和代码公开分享给全球社区。这种独特的生态让外界看到中国AI发展的另一条路径。

行业中国开源模型 SOTA AI生态

推荐理由：中国AI公司都在卷开源，跟美国完全不一样，看看他们怎么一边竞争一边分享的。

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13:58

Ate-a-Pi@svpino

这个开源项目允许你录制浏览器操作，系统会自动清理录制内容，移除重试、死路和页面特定细节。然后它只保留任务逻辑而非具体点击，将其转化为可复用的技能。最后这些技能被组织成技能图谱，智能体可检索用于相关新任务。整个过程完全开源。

技巧开源浏览器自动化智能体技能图谱工作流

推荐理由：有个开源项目能录制你在浏览器里做的事，自动变成可复用的技能，还能让智能体直接调用，省去重复劳动。

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13:54

berryxia@berryxia

精选

Supervision是Roboflow出品的计算机视觉开源工具包，已获45K GitHub Stars，近三周增长5K。它提供模型无关的推理、标注、数据集加载、跟踪和区域统计等可复用组件。用户使用YOLO或RF-DETR等检测模型后，只需几行代码即可完成标注和可视化。该工具包大幅降低重复造轮子的成本，以前需要数百行的检测+跟踪+统计Pipeline现可快速搭建。

AI产品 Supervision Roboflow YOLO 计算机视觉开源工具包

推荐理由：Roboflow把CV工作流做成了搭积木：几行代码搞定检测、跟踪、统计，模型随便换。GitHub涨星飞快，省去重复造轮子。

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13:52

EleutherAI@AiEleuther

EleutherAI在ICML 2024会议上发布了参会指南。指南包含了他们在会议期间的展位和演讲安排。参会者可通过链接获取详细位置信息。

技巧 EleutherAI ICML 开源模型活动指南

推荐理由：EleutherAI发了他们在ICML的定位指南，想去现场找他们的可以看看，免得错过。

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13:52

EleutherAI@AiEleuther

EleutherAI 在 X 平台发布 ACL 2025 会议参会指南。该指南包含其在会场的位置及活动信息，方便与会者在会议期间找到他们。指南提供了具体的展台编号和活动时间表。

行业 EleutherAI ACL 会议指南

推荐理由：如果你去 ACL 会议，看看 EleutherAI 在哪，别错过和他们的交流。

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13:52

AutoGPT@Auto_GPT

AutoGPT团队在微软Build大会（MSBuild）上展示了其新平台。现场观众对新平台表现出极大热情，团队表示感谢。错过昨天演示的用户今天仍可观看现场演示。该平台旨在进一步提升自主人工智能代理的能力。

AI产品 AutoGPT MSBuild 自主智能体

推荐理由：AutoGPT在MSBuild上秀新平台了，看看他们又搞了什么新花样。

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13:52

Together AI@togethercompute

Together Compute的Zain Hasan将在开源推理工作坊中解释单次模型调用与大规模智能体服务的本质区别。研讨会于美国太平洋时间周一上午9点举行。活动主办方为aiDotEngineer。

行业 Together Compute 智能体推理工作坊大规模部署

推荐理由：如果你在搭智能体应用，想从demo走向生产，来听听Zain怎么拆解关键差异。

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13:52

Together AI@togethercompute

开放模型推动AI栈走向模块化，模型、API、工具和推理各自独立进步。Together AI认为开放模型的价值远超定价优势，正在构建模块化推理层。这种架构让不同组件可以独立优化，降低整体AI应用成本。

行业开放模型 Together AI 推理层模块化 AI栈

推荐理由：Together AI聊开放模型不是拼价格，而是拼模块化。他们正在做AI推理层，让模型、工具自由组合。

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13:51

Vercel AI@vercel

精选

Vercel 推出 AI SDK 7，专注于生产环境中 AI Agent 的开发与部署。新版本引入审批机制，允许控制 Agent 操作的执行流程；增加持久化功能，支持长期任务的恢复与状态保存；内置遥测系统，帮助开发者监控与调试 AI 工作流。该 SDK 7 还改进了可观测性和稳定性，为构建可靠 AI 平台提供基础设施。

AI产品 AI SDK 7 Vercel Agent 智能体 AI平台

推荐理由：Vercel 的 AI SDK 7 直接帮你搞定 Agent 的持久化、审批和监控，做生产级 AI 应用省心很多。

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13:51

Together AI@togethercompute

在 aiDotEngineer World's Fair 上，James Zou 将展示 EinsteinArena 和 DSGym 两项工作。EinsteinArena 用于多智能体数学发现，DSGym 则为数据科学智能体提供更好的评估。这两项基准旨在推动 AI 在科学协作中的能力。

AI模型 EinsteinArena DSGym Together AI 多智能体数据科学智能体

推荐理由：想知道多智能体怎么一起搞科研、怎么评估数据科学智能体？James Zou 分享了两个新基准，很实用。

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13:51

Together AI@togethercompute

精选

随着Token使用量爆发式增长，模型选择已从技术决策变为产品策略。团队正在测试GLM-5.2等新模型，追求前沿质量与更好的Token经济学。Together AI正在构建面向开源模型未来的推理层，以提供更可控的成本、数据和部署选项。

行业 GLM-5.2 Together AI 推理层开源模型 Token经济学

推荐理由：团队开始用GLM-5.2替换闭源模型？Together AI的推理层让开源模型更可控，想省钱又保质量可以看看。

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13:51

Together AI@togethercompute

精选

Together Compute推出ParallelKernelBench开放基准测试，专门评估LLM编写多GPU内核的难度。该基准基于50个真实CUDA通信问题，性能取决于通过NVLink高效移动数据。测试结果将于6月30日在aiDotEngineer World's Fair上由Simran Arora分享。

AI模型 ParallelKernelBench Together Compute CUDA NVLink 基准测试

推荐理由：Together Compute搞了个ParallelKernelBench，专门测LLM能不能写好复杂的多GPU内核，比单GPU难多了，感兴趣的话可以去现场听分享。

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13:51

Together AI@togethercompute

Together AI 构建了基于 Parakeet 的语音转文本堆栈，每秒可处理约 302 秒音频，这是 Artificial Analysis 报告中最高速度因子。该堆栈在 Together 平台上运行，通过系统级优化实现低延迟转录。文章由 @FeelTheBeurn 详细拆解了背后的工程工作。

AI模型 Parakeet Together AI 语音识别推理优化速度基准

推荐理由：Together AI 把 Parakeet 优化到每秒转写 302 秒音频，比别的服务快一大截，想搞语音识别的可以看看这篇系统调优拆解。

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13:51

Together AI@togethercompute

GLM-5.2模型在Together AI平台上运行，生成精美Web应用的成本仅需几美分。开发者可以以极低开销探索多个方向、比较不同版本，并保留最佳结果。这显著改变了传统的构建迭代循环，降低了实验门槛。

AI模型 GLM-5.2 Together AI 编程助手

推荐理由：GLM-5.2在Together AI上几美分就能生成网页应用，开发者可以随便试不同版本，挑最好的，省钱又高效。

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13:51

Together AI@togethercompute

Together AI 工程师将在 AI Engineer World’s Fair 举办 hands-on workshop，讨论 Agentic Coding 如何改变推理引擎需求。workshop 将讲解推理引擎的工作原理及服务生产级 agentic workloads 的要点。活动时间为6月29日上午9-11点，地点在 Room 2020。

技巧 Together AI AI Engineer World’s Fair agentic coding 推理引擎智能体

推荐理由：想了解 agentic coding 对推理引擎的新要求？Together AI 的这个实操 workshop 直接带你上手，时间是6月29日上午。

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13:51

Together AI@togethercompute

Together AI 宣布其处理 token 量已达 400 万亿，认为这标志着开放模型在真实生产中进入规模采用阶段。团队将实际工作负载迁移到开放模型，是为了获得前沿质量、更好的 tokenomics 和更强的推理控制力。Together AI 提供基础设施支持这一转型。

行业 Together AI 开放模型 tokenomics 推理生产部署

推荐理由：400万亿 token 的量级，说明开放模型在真实生产里站稳了，看 Together AI 怎么搭台子。

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13:51

Together AI@togethercompute

精选

Together AI与5C合作部署NVIDIA GB300 NVL72系统，该系统采用高密度计算、先进冷却和AI优化存储。专为大规模推理和推理任务设计，提升基础设施的算力密度和能效。部署的重点是支撑下一代AI推理需求，尤其是长链推理场景。

行业 Together AI 5C NVIDIA GB300 NVL72 推理基础设施高密度计算

推荐理由：Together AI和5C搞了套GB300 NVL72，算力密度高、散热好，专门跑大规模推理，适合那种费算力的长推理任务。

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13:51

Together AI@togethercompute

精选

ParallelKernelBench评估了LLMs编写多GPU内核的能力，包含87个来自Megatron-LM、DeepSpeed、DeepEP、TensorRT-LLM、NeMo-RL等真实代码库的问题。测试结果显示LLMs在单GPU内核上表现良好，但在多GPU场景下完全失败。该研究由Willy Chan等人完成，揭示了当前LLM在多GPU编程中的核心缺陷。

AI模型 ParallelKernelBench Megatron-LM DeepSpeed 多GPU 基准测试

推荐理由：新基准ParallelKernelBench发现，LLM写单GPU代码还行，但多个GPU一起就瞎了。想看看AI编程到底卡在哪？

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13:51

Together AI@togethercompute

GLM-5.2 现已上线，用户可通过 Together Chat 免费体验。无需 API 设置，直接选择模型即可开始使用。Together AI 在安全的北美基础设施上提供服务，方便开发者快速测试。该模型免费试用的入口已公开，降低了体验门槛。

AI模型 GLM-5.2 Together AI Together Chat 免费试用

推荐理由：想试试GLM-5.2？现在Together Chat上就能免费用，不用搭API，选模型直接开聊。

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13:51

Together AI@togethercompute

精选

智谱AI的GLM-5.2模型在Together AI平台展示了端到端代码修复能力，可读取issue、推理场景并自动生成补丁。一年前这类任务还被认为是闭源模型（如GPT-4）的专属领域，如今开源模型已能胜任。该模型未公布具体基准分数，但实际演示表明其编程推理能力接近闭源水平。

AI模型 GLM-5.2 Together AI 推理模型编程助手开源模型

推荐理由：开源模型GLM-5.2能自己读代码问题、推理并修复，以前只有闭源模型才能做到，现在用Together AI就能跑。

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13:51

Together AI@togethercompute

精选

Together AI 在 X 上演示语音智能体利用屏幕交互的功能。该方案整合了语音转文本（STT）、语音合成和推理，具体使用 Parakeet 进行 STT，MiniMax Speech 2.8 处理语音，MiniMax M3 进行推理。实时系统要求堆叠每一层保持低延迟。演示展示了完整循环在 Together AI 平台上运行。

AI产品 Together AI Parakeet MiniMax Speech 2.8 MiniMax M3 语音智能体

推荐理由：Together AI 搞了个语音智能体 demo，能边看屏幕边说话，用了 Parakeet、MiniMax Speech 2.8 和 M3，实时性很强。

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13:51

Jasper AI@heyjasperai

Jasper宣布与Anthropic的Claude AI深度集成，推出Jasper IQ功能。该功能将品牌上下文、治理规则和机构知识直接注入Claude对话，使营销团队能在Claude中无缝调用品牌资产。Claude提供推理能力，Jasper IQ提供品牌智能，解决AI工具缺乏上下文感知的痛点。

AI产品 Jasper Claude Anthropic 营销AI 品牌上下文

推荐理由：Jasper把品牌知识塞进Claude对话里了，营销团队用Claude写东西时不用再重复交代品牌背景，直接就能用上自家规则和素材。

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13:51

Jasper AI@heyjasperai

Jasper 发布了 GEO Agent 和 GEO Hub，旨在帮助品牌优化在 AI 搜索中的可见性。据 Jasper 称，自然流量正在下降，而近 100% 的买家使用 AI 做购买决策。该工具将在下周的戛纳国际创意节上展示。Jasper 强调品牌需要新的策略来适应 AI 搜索的变化。

AI产品 Jasper GEO Agent GEO Hub AI搜索营销工具

推荐理由：Jasper 出了个新工具，专门帮品牌在 AI 搜索结果里露脸。自然流量掉得厉害，这个 GEO 套件值得做营销的人看看。

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13:51

Jasper AI@heyjasperai

Jasper发布了GEO Agent和GEO Hub，这是一套端到端的AI搜索优化系统。AI在评估品牌时，有60%的概率会误代表品牌。该工具帮助品牌通过监控、优化和持续改进，自主管理在AI搜索渠道中的形象。产品现已可用。

AI产品 Jasper GEO Agent GEO Hub AI搜索品牌优化

推荐理由：Jasper刚发布了GEO Agent，能自动监控和优化你的品牌在AI搜索结果中的表现，解决60%的误判问题。

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13:51

François Chollet@fchollet

François Chollet提出自主性不是无需人类监督的行动能力。他认为自主性是学习能力而不依赖人类瓶颈。系统完全依赖人类训练数据和RL环境只是人类知识的印迹。这定义了真正的自主性。

行业 François Chollet 自主性人类训练数据强化学习

推荐理由：他说自主性不是单干，而是自己学，不用人类一步步教。对比常见误解，这个定义很清晰。

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13:51

Jasper AI@heyjasperai

Jasper将Hugging Face基础设施用于其MONET系统的数据创建和存储。该方法针对随时间更新的大型训练数据集进行了优化。Jasper团队通过HF实现了更高效的数据管道管理。这一案例展示了HF在训练数据工作流中的实际应用。

技巧 Jasper Hugging Face MONET 数据管道模型训练

推荐理由：看看Jasper怎么用Hugging Face当MONET的数据后台，对做大模型训练数据管道的团队很有启发。

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13:51

百度 AI Baidu@Baidu_Inc

百度举办的 Build with MeDo 黑客马拉松吸引了全球超8000名开发者参与，创作从工具到AI体验的各类项目。获胜者 @Bioba_daniel 与 @_garvgupta 将于6月30日上午9点（UTC+8）直播分享他们的作品。该活动由百度联合 @Medo_CodeFree 推出，旨在推动AI应用的创意开发。

行业 Baidu 黑客马拉松 MeDo AI应用构建

推荐理由：百度黑客松8000人参与，看看获胜者用MeDo做了什么，6月30日直播揭晓。

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13:50

宝玉@dotey

福特过去三年召回350名资深工程师（gray beard），因AI质检系统表现不佳。他们负责带新人和调教AI工具，效果显著：福特16年后重夺JD Power新车质量榜主流品牌第一，预计节省约10亿美元成本。公司同时新增约10万项AI测试模拟更多路况。

行业福特 AI质检 JD Power 老师傅召回工程师

推荐理由：福特干了件反直觉的事：AI搞不定的质检，请350位退休老师傅回来搞定。效果立竿见影，直接拿下了JD Power质量榜第一。

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13:50

François Chollet@fchollet

精选

François Chollet 指出，如果基准测试依赖静态数据集或训练时已知的静态分布，那么它本质上衡量的是记忆/检索，而非智能。他以 ARC 挑战为例，说明现有基准容易因数据泄露而失效，并强调真正智能需要应对未知变化。Chollet 呼吁社区设计更能体现泛化能力的测试，如基于动态环境的评估。

行业 François Chollet 基准测试智能测评记忆检索 ARC

推荐理由：Chollet 点破了基准测试的痛点：很多高分模型只是背答案，不是真聪明。做评测的值得看看。

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13:50

François Chollet@fchollet

François Chollet（Keras创建者）在推文中指出编程不是关于代码，而是通过抽象层管理复杂性的艺术。他认为编程的核心在于构建函数、类等抽象层来降低认知负荷。AI在这一框架下仅是一种新的抽象工具，不应被过度神化。这一观点提醒程序员更关注架构设计而非语法细节。

技巧 François Chollet Keras 抽象层编程思想

推荐理由：Chollet一句话点醒你：编程不是写代码，是搭抽象层。别把AI太当回事。

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13:50

François Chollet@fchollet

精选

François Chollet 指出，智能体编程（Agentic coding）迫使开发者设计清晰的 API 接口并编写完整的文档字符串。AI 代理无法阅读团队内部的隐式心理模型，只能依赖显式的 API 合约和 docstring。这要求接口规范必须精确、无歧义，文档覆盖所有输入/输出场景。对工程团队而言，这意味着需要投入更多时间在接口形式化设计上。

技巧 Agentic coding API设计文档字符串智能体编程助手

推荐理由：François Chollet 说得很实在：想用AI代笔写代码，接口就得干净、文档得详细，别指望它懂你没写出来的默契。

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13:50

François Chollet@fchollet

François Chollet 指出当前 AI 技术栈存在 3-4 个数量级的数据效率低下和 4-5 个数量级的计算效率低下。他预测 2040 年的 AI 将更接近最优，而符号学习（symbolic learning）是实现这一目标的关键路径。Chollet 认为现有深度学习架构在数据和算力利用上远未达到理论极限。

行业 François Chollet 符号学习深度学习效率 AI趋势

推荐理由：AI 大神 Chollet 直言现在的深度学习数据效率差 1000 倍、算力差 10000 倍，未来要靠符号学习翻盘。

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13:50

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

在Flink Forward Asia Shenzhen 2026上，NVIDIA的Chuan Chen介绍了与阿里云的技术合作。双方通过CUDA库加速Apache Flink的多模态数据流处理。这一开源协作实现了端到端高性能多模态流式架构，适用于AI评论、实时图文流和交互式问答。

行业 NVIDIA Alibaba Cloud Apache Flink CUDA 多模态

推荐理由：NVIDIA和阿里云用CUDA把Flink的多模态数据处理速度拉满了，想做实时AI评论或图文问答的可以看看这个架构。

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13:50

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里云宣布 HappyHorse 1.1 即日起作为 Creative Fabrica Studio 的默认 AI 视频生成模型上线。新模型提供更快的生成速度和更高的视频质量。为庆祝升级，所有使用 HappyHorse 1.1 的视频生成享 50% 折扣，优惠持续一周。该模型面向设计师、营销人员和内容创作者开放。

AI模型 HappyHorse 1.1 Creative Fabrica Studio Alibaba Cloud 视频生成

推荐理由：阿里云升级了HappyHorse 1.1，现在Creative Fabrica Studio默认用它生成视频，速度更快画质更好，而且这周所有视频生成都打五折。

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13:50

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里巴巴云Qwen团队将于2026年6月30日举办Qwen Live第一集直播，主题为Agent-First。Qwen云负责人Linlin Kong与产品经理Pan Gu、Xijue将分享从零构建智能体云平台的经验。直播将重新定义面向非人类用户的开发者体验，并探讨大规模人机协作的新范式。

技巧 Qwen 阿里云智能体云平台开发者体验

推荐理由：想搞智能体云平台？Qwen这期直播讲从零搭建、非人类用户开发体验，做agent的开发者别错过。

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13:50

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

精选

在 Flink Forward Asia Shenzhen 2026 上，阿里巴巴云研究员冯王提到，AI 时代模型与数据共同决定智能体质量。Apache Flink 升级为 Agentic Streaming for AI，并与 Agentic Lake 协同，构建面向 AI 的原生数据基础设施。该架构支持实时代理工作流，为下一代智能体提供统一数据底座。

AI模型 Apache Flink Agentic Streaming Agentic Lake 阿里巴巴流处理

推荐理由：阿里巴巴把 Apache Flink 改造成专门给 AI 智能体用的实时流处理引擎，和 Agentic Lake 搭着用，比传统批处理更适合 Agent 场景。

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13:50

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

在Flink Forward Asia Shenzhen 2026上，阿里云CTO李飞飞提出“数据重力”将成为AI代理时代的主导概念。他强调AI必须解决复杂企业工作流并创造实际业务价值，而非仅追求模型智能。该观点针对Apache Flink等实时数据处理生态中的AI集成场景，呼吁行业关注AI在企业级应用中的落地效率。

行业 Alibaba Cloud Apache Flink Data Gravity 智能体企业工作流

推荐理由：阿里云CTO李飞飞在Flink Forward大会上点名数据重力概念，说的是AI怎么真正帮企业干活，不是光比模型分数。

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13:50

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里云推出HappyHorse 1.1视频生成模型，已在ComfyUI、runware、fal、replicate、Picsart等平台集成。开发者可通过阿里云Model Studio直接调用模型进行创作。该版本优化了视频生成质量和效率。

AI模型 HappyHorse Alibaba Cloud ComfyUI 视频生成 open source

推荐理由：阿里云最新的视频生成模型HappyHorse 1.1，ComfyUI和Fal这些平台都已经接上了，想试试直接去Model Studio玩。

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13:50

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里云推出Constraint Infra，为AI Agent提供安全治理层。它通过Nacos实现prompt和规则的动态热更新。支持Token限制和多智能体安全策略。StarOps SRE Agent在此框架内安全执行高风险任务。规则通过AgentLoop数据飞轮自我迭代。

AI产品 Alibaba Cloud Constraint Infra Nacos 智能体安全 Agent治理

推荐理由：阿里云出了个Agent安全治理框架，能动态控制prompt和规则，还能限制token，让高风险任务也安全运行。适合搞Agent开发的团队。

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13:50

阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI

Step Plan 专为 Agent 工作流设计，用户只需连接一次即可持续构建和实验。它在 Claude Code 中集成了 Step 3.7 Flash 模型，大幅降低每次 API 调用的管理成本。开发者 @codedailyML 用 Step Plan 制作了 Tarot 生成器 demo，验证了工作流的便捷性。

技巧 Step Plan StepFun Claude Code Step 3.7 Flash 智能体

推荐理由：StepFun 的 Step Plan 让你在 Claude Code 里连一次就能持续调模型，不用反复写 API，看那个 Tarot 生成器 demo 就知道了。

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