PromptArmor 解析 AI 应用连接器的间接提示词注入风险与审计方法
PromptArmor 提出评估 AI 应用连接器风险的三支柱模型，不可信外部数据、敏感内部数据和下游动作，并呼应 Simon Willison 的 Lethal Trifecta，举例说明 Confluence 与 Zendesk 连接器组合可将内部文档经工单回复外泄。
部署工程 大事记
重要进展 IMPORTANT_PROGRESS
2026-08-07 — 2026-08-07
重要进展 · 第 2 / 11 页
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数 MoE 模型，支持 API、单机与高性能三种部署
AIHOT事件 ↗原始外链未提供
部署工程 精选历史资讯
— · 6 条
精选资讯 · 第 1 / 2 页
Claude Managed Agents 的内置记忆功能
Claude Managed Agents 推出内置记忆功能，现已进入公测阶段。该功能基于文件系统的记忆层，允许代理从每个会话中学习，优化跨会话性能。记忆以文件形式存储，开发者可通过API导出和管理，并拥有完全控制权，支持权限范围、审计日志和并发访问。实际应用中，Rakuten的代理减少97%首过错误；Wisedocs的文档验证流程加快30%；整体上，代理实现97%首过错误减少、成本降低27%和延迟降低34%。Netflix、Ando等团队利用该功能实现上下文跨会话传递和基础设施简化，提升代理的持续学习能力。
Ling-2.6-flash 发布：更快响应、更强执行、更高 Token Efficiency
针对智能体任务中Token消耗快速增长的问题，Ling-2.6-flash模型正式发布。该模型采用混合线性架构等技术进行系统性优化，旨在实现更高推理效率和更低使用成本。其推理速度在4卡H20条件下最快可达340 tokens/s，在Artificial Analysis评测中仅消耗约对比模型1/10的Tokens。模型在多个Agent相关基准测试中达到同尺寸SOTA水平，保持了强大的任务执行与工具调用能力。
分类
排序
暂无内容