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企業透過信任與治理規模化 AI
OpenAI 詳述企業如何從早期 AI 實驗轉向累積影響。關鍵因素包括建立信任、強健治理、優化工作流程設計，以及大規模品質保證。
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GenSpark 4.0 領跑 AI 員工賽道
GenSpark 4.0 推出無縫 AI 員工平台，原生整合桌面工具、OpenClaw、Office 套件和工作流，無需使用者設定。從 AI 搜尋演進，ARR 突破 2 億美元，領先騰訊 WorkBuddy 和阿里悟空等對手。強調「隱形 AI」，適配使用者工作流，支持 Skill 建立與語音互動。
Google Gemini 準備 Agent Mode 處理複雜任務
Google 準備在 Gemini 推出 Agent Mode 標籤。此功能支援工作流程、排程動作，以及專為 Workspace 任務設計的技能。旨在更有效地處理複雜操作。
Meta 追蹤員工訓練 AI 代理
Meta 計劃透過 MCI 工具監控美國員工的滑鼠移動、點擊、鍵擊及螢幕活動，以訓練模擬人類電腦互動的 AI 代理。資料收集僅限於 AI 訓練，非用於績效評估，同時擴大「Agent Transformation Accelerator」。此舉引發企業隱私、合規及安全疑慮。
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Kimi K2.6 以 1000 代理群攻克複雜任務
Moonshot AI 推出 Kimi K2.6，可部署高達 1,000 個協作代理群。此版本擅長處理複雜多步驟任務。有望改變工程領域的開發者工作流程。
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Amazon Bedrock 代理狀態運行環境
Amazon Bedrock 推出代理狀態運行環境。提供持續協調、記憶體及安全執行。適用於 OpenAI 驅動的多步驟 AI 工作流程。
Claude Code 與 GitLab：三種交付工作流程
這篇 GitLab 部落格教學展示三種工作流程，將 Anthropic 的 Claude Code AI 程式碼助理與 GitLab 工具整合，從程式碼生成到軟體交付一氣呵成。主要情境包括透過 CI/CD 和安全掃描修復 C++ 錯誤、使用 GitLab MCP 提供問題脈絡，以及使用 Claude 驅動代理處理合併請求回饋。它解決 AI 程式碼工具進步時軟體生命週期的缺口。
SageMaker AI 代理引導模型自訂
Amazon SageMaker AI 推出代理引導工作流程，加速模型自訂。開發者以自然語言描述使用案例，AI 程式碼代理處理資料準備、技術選擇、評估和部署。本文詳述使用 SageMaker AI 代理技能的完整生命週期。
使用 Amazon Quick Flows 自動化重複任務
這篇文章指導使用 Amazon Quick Flows 建置 AI 驅動工作流程。從財務分析工具範例開始，進展至進階員工入職自動化。適合自動化重複業務任務。
Perplexity 測試工作流程標籤
Perplexity 正在為 Perplexity Computer 測試新的工作流程標籤。此標籤讓使用者選擇結構化任務流程，用於 SEO 審核或市場研究等任務。