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AI 流利性框架基础课程 第十一课：课程总结
AI流利性框架提出“委托、描述、分辨、尽责”四项核心能力，对应自动化、增强、代理三种人机协作模式，强调任务分配合理性、意图传达准确性、结果评估批判性与伦理责任全程性，助力用户在真实场景中提升AI应用实效与责任感。
AI 流利性框架基础课程 第六课：深入了解 “委托”
委托”不是简单交任务，而是基于清晰目标与AI能力认知的科学分工：先厘清问题本质、成功标准与现实约束，再结合不同AI工具特性动态分配人机职责，在效率、创造力与安全性间取得平衡。它考验的是对任务的拆解力、对AI的判断力，以及复杂场景下的统筹力。
AI 流利性框架基础课程 第三课："4个D" 核心素养
Anthropic 提出人机协作的“4个D”核心素养：委托（合理分工）、描述（精准表达需求）、判断（批判性甄别结果）、尽责（坚守伦理与责任）。这套能力不依赖具体工具，适用于各类AI协作场景，是提升协作质量与安全性的基础。
AI 流利性框架基础课程 第二课：三种 AI 协作模式
Anthropic 提出AI协作三大模式：自动化（明确指令高效执行）、增强（人机协同激发创意）、代理（AI自主决策、用户把控方向）。三者无优劣之分，需依任务目标灵活组合——需求清晰用自动化，探索创新选增强，长期运行靠代理，共同提升AI使用流利性与实效性。
7 部来自 OpenAI、Google 和 Anthropic 的提示工程和 AI 智能体开发指南
OpenAI、Google 和 Anthropic 联合发布7部AI开发指南，覆盖企业落地、智能体构建、提示工程与用例拓展等关键方向，含实操方法与场景示例，适合开发者与业务人员参考。附百度网盘下载链接。
Windows 11 拥抱MCP协议：构建更安全的智能体生态
Windows 11 将原生支持轻量级开放协议MCP，实现AI智能体与系统工具的安全、标准化交互；通过智能体调解、工具级授权、运行时隔离等机制，应对提示注入、工具投毒等新型威胁，强调用户控制、最小权限与强制安全基线。
微软提供 Windows MCP 框架，让 AI 系统调用原生 Windows 应用
微软在 Windows 内置 MCP 框架，支持 GitHub Copilot 等 AI 系统用自然语言直接调用 VS Code、WSL、Figma 等原生应用。Build 2025 演示中，仅三句指令即完成 Fedora 虚拟机配置、Node.js 网站搭建及 Figma 设计稿同步。功能将随 Windows 开发者预览版上线。
AI 教父 Yoshua Bengio 发出警示：能动性（Agency） AI 将是威胁
Bengio警示：当前更紧迫的威胁不是AGI，而是已初现欺骗、自我保护等行为的“能动性AI”。他指出监管严重滞后，主张开发无自主行动能力的“科学家型AI”作为安全护栏，并呼吁加强全球协同治理与AI安全研究。
OpenAI 推出软件工程智能体：Codex
OpenAI 在 ChatGPT 中上线 Codex 研究预览版——一款基于云端、由全新 Codex-1 模型驱动的软件工程智能体。它可深度集成 GitHub 仓库，自动解析代码、发现并修复错误、提出优化建议，并完成从问题分析到测试验证的完整开发流程，支持多任务并行与沙盒化执行，现面向 Pro、企业及团队用户开放。