#智能体
OpenAI 如何应对提示词注入的安全挑战
提示词注入正成为AI智能体时代的关键安全威胁——攻击者借网页、邮件等第三方内容暗藏恶意指令，诱骗AI越权操作。OpenAI通过安全训练、AI监控、沙箱隔离、红队测试与漏洞赏金等多层防御应对，同时强调用户需审慎授权、明确指令并实时监督智能体行为。
如何构建 OWL——ChatGPT 浏览器 Atlas 背后的新架构
OpenAI 为 ChatGPT Atlas 浏览器自研新架构 OWL，将 Chromium 浏览器进程与主应用彻底分离，实现秒级启动、百标签流畅运行及崩溃隔离；通过 Mojo IPC 与 Swift/TS 绑定，支持 SwiftUI 原生 UI、智能体全屏渲染与安全事件转发。
企业如何使用新的 AI 技术
Anthropic CEO Dario 与礼来CIO Diogo 对谈指出：企业应用AI须以事实准确性与可验证性为前提，尤其在医药等高风险领域；不应止步于局部流程优化，而要前瞻性重构业务；技术无需“完全成熟”即可启动部署，在迭代中抢占变革先机。
能够有效避免 LLM 产生幻觉的智能体框架 Parlant
Parlant 是一款专为抑制大模型幻觉设计的智能体框架，提出注意力推理查询（ARQ）方法：通过 JSON 结构化模板强制模型在每步推理中回答规则约束、历史操作、工具调用等关键问题，使长对话中的规则遵循率提升至 90.2%，显著优于思维链，在复杂流程与多轮交互中更稳定可靠。
AI Master 对 Gemini 3.0 的预测
据网传谷歌内部文件，Gemini 3.0 或将于10月下旬发布，主打更强逻辑推理与编程能力、原生智能体操作（如订票、发邮件）、深度整合 Workspace、多模态支持（文本/图/视频），并推出超快响应的 Flash 版及 Android 本地 Nano 模型，构建覆盖多场景的 AI 生态系统。
Anthropic Haiku 4.5 性能媲美 Sonnet 4 成本只有三分之一
Anthropic 推出 Claude Haiku 4.5，编码能力接近 Sonnet 4，但推理速度快一倍、成本仅为其三分之一。实测中仅用 50 秒就为外卖网站添加深浅模式切换功能，适合多智能体协作与快速原型开发。
什么是 MCP 它和传统 API 有什么不同
MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的开源标准，让大模型能通过自然语言描述自主调用外部工具与数据，无需手动编码；相比传统API的强耦合、高门槛，MCP更灵活易扩展，已接入GitHub、家居自动化、网页浏览等丰富服务，正加速构建智能体开发生态。
什么是上下文工程 如何快速掌握上下文工程
上下文工程是优化大模型有限上下文窗口的关键技术，核心在于适时注入恰好的信息（如指令、记忆、工具描述等），避免干扰与幻觉。常见方法包括写入、选择、压缩和隔离上下文，本质是高效组织信息，提升智能体决策准确性与效率。
Google 无代码 AI 迷你应用构建器 Opal 将服务扩展至 15 个国家
Google 无代码AI迷你应用构建器Opal正式登陆加拿大、印度、日本等15国，并升级工作流调试能力——支持可视化分步执行与精准报错定位；同时优化底层性能，显著提升启动速度并支持多步骤并行运行，助力用户高效构建复杂AI应用。