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介绍了RACL,一种推理智能体控制层,通过学习从操作内存控制内部搜索行为来改进元启发式优化,在车辆路径测试中显示出成本改善。
本文讨论了团队在使用多个权限和工作流重叠的AI代理时出现的代理泛滥问题。文章提出了一个基本控制层,包含所有者、读写系统、预算、停止规则以及四类代理:读取者、路由者、操作者、花费者。
Rain 推出 Agent Control Layer,为加密货币和 Web3 中的代理支付提供安全层。
本文讨论了从AI代理能力到代理治理的关注点转移,强调了微软、Noma、Netskope、Immuta和Outreach等公司近期发布的产品公告,这些公告建立了代理身份、权限和审计追踪的控制层。
LuthorAI将其大部分融资用于构建受监管营销的控制层,如今支持超过8500亿美元的资产管理规模及企业客户。
本文认为,AI智能体的性能更多地取决于控制层(harness)而不是仅靠提示词,并提出了自然语言智能体控制层,使得设计选择可检查且可移植。