AI Agent 上线前安全检查：企业需要补齐哪些能力？
AI Agent 上线前，企业需要重点补齐输入风控、知识库安全、工具权限、动作审批、输出审核、账号风控、日志审计和运营复核能力。Agent 与普通大模型应用不同，它不只是生成内容，还可能调用工具、访问数据和执行业务动作。因此上线检查应从“能不能回答”升级为“能不能安全地完成任务”。
科技云报到：WAIC观察：机器人“进厂干活”，只差一个通用底座？
科技云报到原创：WAIC2026上，埃夫特·启智展出全尺寸人形机器人自主搬运巨石、安装光伏板等真实任务，依托HALO采集服与HumanGPT世界模型，构建“采-存-治-训-推-用”通用技术底座，实现人类技能向多构型机器人的跨场景迁移，推动具身智能从“会干活”迈向“懂场景”。（239字）
跨越仿真鸿沟：2026年Physical AI规模化落地关键技术突破
本文系统综述物理人工智能（Physical AI）端到端技术栈，涵盖多模态感知、边缘硬件、世界建模、视觉-语言-动作模型、学习范式及部署基础设施。揭示三大核心发现：基础模型泛化能力是规模化落地的关键杠杆；数字孪生已成为集群部署先决条件；监管认证而非算法局限，正成为量产核心瓶颈。结合制造业、物流等商业案例，提出四阶段成熟度框架与2030年研究路线图。
传统IVR与大模型语音机器人：意图识别准确率与接通率的实测对比
“按键选择”的传统IVR与“自然语言理解”的大模型语音机器人，在意图识别准确率和最终接通率上究竟差距多大？本文基于同一零售电商客服场景，设计8类意图、3种噪声环境、2种话术复杂度的A/B对照实验，实测对比传统DTMF-IVR、规则NLP-IVR、大模型语音机器人三种方案的核心指标。实验数据显示：大模型方案在复杂意图识别准确率上领先传统方案37.2个百分点，首呼接通率提升21.5%，但简单意图场景下性价比优势不明显。本文同时给出不同业务规模下技术选型的决策框架，帮助架构师在成本与体验之间找到最优解。
价格监控策略：设置API告警，抓住最佳进货时机
本文介绍如何用Python构建自动化价格监控与告警系统：通过API/爬虫获取实时价格，设定阈值或趋势规则触发告警，并集成钉钉、邮件等通知方式，助力企业精准把握低价进货时机，降本增效。（239字）
AI写自动化脚本半年后的真实账单：为什么我们又切回了RPA
本文是一份血泪复盘：AI生成自动化脚本虽快，但Token成本高、定位脆弱、异常处理缺失、不支持桌面软件、缺乏权限治理与离线能力；而RPA工具在稳定性、安全性、企业级管控和长期ROI上优势显著。选型本质是选择技术债利率——快≠稳，可靠才是生产力底线。
