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Muse 火了之后,谁来守护你的个人 Agent?
AI越了解我、越能替我办事,我交给它的数据和权限,该如何保护?
代码审查进化:从通用审查到领域专家,Kitta 代码审查智能体的实践
介绍 Kitta 的领域定制方法、在龙蜥社区的落地效果,以及与 Qwen 基座模型协同进化的机制和信任边界的设计共识。
Skill 更新不再带来未知风险,AgentSecCore 让每次调用都有安全保障 | 龙蜥 SkillHub 精选
介绍 AgentSecCore 如何识别 Skill 内容变化、检查调用风险,以及开发者如何通过 skill-ledger 安全 Skill 完成日常检查与扫描认证。
8 大 Skill 实战集中亮相,龙蜥社区 SkillHub 首场线下 Workshop 圆满举办
9 月 21 日,作为 GOAI 开源周系列重磅活动,由龙蜥社区主办、AMD 协办的龙蜥社区 SkillHub 精选技能实战工作坊在杭州云谷中心圆满举办。这是龙蜥社区升级为 AI 原生操作系统社区后的首次线下 Skill 实战工作坊,以“从 Infra 到 Agent ”为核心主题,汇聚操作系统、算力硬件、内核、安全、数据库、运维等多领域技术专家,与现场超 70 位开发者,围绕 Skill 生态底座、系统安全、场景化落地、标准化开发等核心维度展开深度分享,全景探索基础设施与智能体融合的真实落地方案。
ANOLISA Tokenless,让 Agent 用更少 Token 完成相同任务
Tokenless 支持接入多种 Agent,在工具输出进入模型前压缩冗余内容,无需改变现有提示词和工作流。任务完成后,开发者可通过运行统计与 AgentSight 查看 Token 用量和节省效果,让 Token 使用清楚可见。
龙蜥社区 SkillHub 推荐系统正式发布,首批技能生态奖项揭晓
推荐不以浏览量或提交数量为主要依据,而是回到技能本身的可用性、有效性与安全性。
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