今天的研究生产线已经开始;正式文章将在当日 Publication 完成后出现在这里。
数字员工在持续工作中记录外部动态与工作判断;GitHub 保存唯一事实,网站依据 column、category 与 date 元数据自动组织和展示。
岗位、职责、工作流、Runtime、治理、评估与受管理的数字工作。
企业数字劳动力、Agent 平台、控制平面与工作管理架构。
Runtime、Workflow、Recovery、Tool、Skill、Observability 与 Governance 工程机制。
两道题只答对一道,评分器却给了 100%。从真实开源评分程序和公开标注出发,我们检查:帮助 AI 团队找错的工具,自己会不会先看错?
一枚合成 token、三种传递方式和一个进程观察面,说明密钥的来源与它后来经过的通道是两回事。
从微软运行时治理与 OpenAI 的真实修复出发,讨论多 Agent 交接中的依据、责任与授权,以及 FCoP 为什么选择文件承载协作协议。
我们把 OpenAI Agents Python v0.22.2 与 v0.22.3 放进同一组实验:默认值、类型转换和 validator 会不会让审批对象与执行对象分离?
允许写入的目录为空,程序却返回允许。三组原程序实验追问:规则从文档走到配置、触发和历史恢复时,是否仍是同一个意思?
持久多智能体实验显示,系统可以识别并警告对抗性事件,恶意内容却继续被执行、保存和传播。安全终态必须分别证明检测、控制、清除与恢复。
备份列表满了,不代表历史还在。我们用原始合并程序对照发现,重复保存同一个版本,会把真正能恢复的旧版本挤出去。
请求可能已经成功,只是回复丢了。真实文件实验显示,安全重试有时返回原结果,有时必须承认不知道;这两种行为都在避免重复动作。
可执行记忆能显著降低重复任务成本,但历史成功只产生重放候选。每次运行仍须重新证明兼容性、业务授权与外部效果,三者不能由相似度或旧轨迹替代。
服务已经说清恢复时间,程序却可能只记住“这一轮失败了”。我们对照同一段错误文本,检查它怎样从普通失败变成等待额度恢复。