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AI 工程师必备的 7 条自改进智能体循环规则

AI 工程师必备的 7 条自改进智能体循环规则

Google Cloud 团队开源了编码智能体工具 agents-cli，把“构建智能体、找出失败、改写、再运行”的自改进循环自动化。这个循环的关键短板是：智能体会优化你给它的指标，但不会判断指标本身对不对，因此定义“什么算好”成为 AI 工程师的新核心工作。

仅凭不到20个AI提示，Zoomsday黑客攻击遭曝光

仅凭不到20个AI提示，Zoomsday黑客攻击遭曝光

安全研究机构 A Security 用不到 20 条公开 AI 模型提示，发现并复现了 Zoom 的严重漏洞，可让攻击者远程接管会议中所有设备。Zoom 已于周二发布修复补丁，这件事真正值得关注的是：AI 正在把“国家级”漏洞挖掘能力交到个人研究者手里。

这个试验很有意思：100万美元预算，让给20多人的团队不限量 Token 使用 AI。 结论是： 人会更累，AI 的成本比人还高； 效率提升最大的是组织从 0 到 1 使用 AI； 公司的组织架构还是为人设计的，就算有无限 Token，效率提升上也有明显天花版； 人的思考都外包给 AI 了，对项目细节掌控度下降，需要问 AI 才能回复别人的问题。

这个试验很有意思：100万美元预算，让给20多人的团队不限量 Token 使用 AI。 结论是： 人会更累，AI 的成本比人还高； 效率提升最大的是组织从 0 到 1 使用 AI； 公司的组织架构还是为人设计的，就算有无限 Token，效率提升上也有明显天花版； 人的思考都外包给 AI 了，对项目细节掌控度下降，需要问 AI 才能回复别人的问题。

一位硅谷AI大厂团队负责人用100万美元预算，让20多人团队不限量使用Token做了一次激进实验，结果发现：AI无限供应并不等于效率无限提升，人更累了、成本比人还高，组织效率存在明显天花板。