代理商务：从 AI 用例到端到端重塑。您准备好了吗？
在最近举行的 TCG 零售峰会上，爱德华-德-梅泽拉克（Edouard de Mézerac）试图拨开 AI 的迷雾。他传达的信息是：零散用例的时代已经过去。接下来要做的是结构性更强、要求更高的事情。多年来，公司一直在组织内部被称为 “色彩点 ”的孤立区域尝试使用 AI。也许有用。变革？不尽然。现在，情况正在发生变化。代理式 AI 并不是要再增加一层技术，而是要重新思考如何使用 AI 技术。而是要重新思考如何从头到尾完成工作。.
健康 AI助理（和 GEO）将如何改变患者和 HCP 的体验，以及制药业如何积极参与其中
一位病人醒来时背部疼痛反复发作，他询问 AI 助手该怎么办。应用程序查看了其历史记录，记录了之前的处方，并建议换一种消炎药。你的分子没有被提及。当病人当天下午去看医生开处方时，治疗方案已经确定。.
AI 真的越来越便宜了吗？象征性成本的假象
想象一下，一位首席财务官正在审查季度 cloud 支出。AI 团队展示了一张引人注目的图表：每个令牌的推理成本同比下降了 75%。模型更快，API 更便宜，供应商还提供批量折扣。一切都指向节省成本。然后，实际发票到了，总额比上一季度还高。.
在 AI 时代扩大 Data 合作规模
Artefact的新电子书《在AI时代扩展Data协作》探讨了企业如何通过打破data孤岛和实现跨团队无缝协作来释放更大的价值。随着 AI 的加速应用，成功不仅取决于技术，还取决于有效连接 data、人员和流程的能力。这本电子书重点介绍了现代的 data 协作方法如何提高洞察力、加强治理和更有影响力的 AI 驱动成果，从而将 data 转变为真正的战略资产。.
人员分析超越离职预测：AI 在人力资源领域的潜在应用
人力资源部门正在经历从被动的成本中心到主动的价值驱动力的根本性转变。然而，许多组织在人员分析方面仍停留在最低限度的方法上。虽然生成式 AI 和自主代理在整个企业中越来越受到重视，但人力资源部门对 data 的使用仍往往局限于基本的人员流动预测。.
从直觉到算法城市：AI 将如何决定英国的城市建设及其是否有效
数十年来，英国的场所营造既有方法论，也有判断力。实践者们谈论的是 "特色"、"活力 "和难以捉摸的街景 "感觉"；这些特质是通过经验、人类使用和专业直觉而非形式化的衡量标准提炼出来的。有成就的实践者往往是见过足够多地方的人，即使在部分因果机制仍然无形的情况下，他们也能认识到什么是有效的。.
了解新的 RICS AI 标准：新标准对测量师的意义
AI 正在重塑整个建筑环境的专业实践，测量行业也不例外。英国皇家特许测量师学会（RICS）发布了首个《在测量实践中负责任地使用人工智能》（Responsible Use of Artificial Intelligence in Surveying Practice）专业标准（自 2026 年 3 月 9 日起生效），许多公司面临的问题不再是是否参与 AI，而是如何以一种合规、经过深思熟虑且在专业上站得住脚的方式参与 AI。.
开源悖论
Red Hat 在 Linux 上建立了价值 10TP46T340 亿美元的业务。IBM 收购了它。这笔交易验证了四十年来一直存在的一个假设：从共享代码中获取巨大价值的公司，出于自身利益的考虑，会继续资助它们所依赖的项目。这一假设现在受到了压力。这并不是因为有人决定停止资助开源项目。而是因为资助开源项目最多的行业--SaaS--正在被最依赖开源项目的行业--AI--所瓦解。.
第 2 部分：从记忆到导航：扩展自主代理，超越检索
在上一篇文章中，我探讨了八个独立研究团队是如何汇聚在同一个见解上的：与其围绕模型构建记忆系统，不如训练模型本身，使其将记忆作为一种学习技能来管理。后记忆训练--在训练后阶段使用强化学习--产生的代理可以决定存储、删除、合并和检索什么，所有这些都是针对任务完成情况进行优化的。.
