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自托管推理是确保企业数据主权和生产环境可靠性的关键,Red Hat AI通过BYOA方法解决第三方API带来的问题。

入选理由:自托管推理可避免43个重复工单和错误退款等生产事故

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平台级安全基础设施是生产代理不可或缺的,仅依赖提示防护无法应对复杂风险。Red Hat AI通过BYOA方法提供跨框架的身份、沙箱和治理能力。

入选理由:Red Hat AI的BYOA方法支持LangChain/CrewAI等7种框架无需代码修改

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如何构建你自己的 Agent Harness?

先看几个问题:
· 生产级 Harness 是“选一个框架”就能搞定的吗?
· 生产级 Harness 必须承担的 15 项真实职责是什么?
· 每项...

如何构建你自己的 Agent Harness?

meng shao(@shao__meng)397 字 (约 2 分钟)
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生产级 Agent Harness 不能仅靠框架选型解决,必须系统性承担15项核心职责(如策略、审批、预算、trace等),且每项需设计为可安装、可版本化、可换语言的 worker 组件。

入选理由:生产级 Harness 需明确承担15项真实职责,远超框架封装能力

精选推文#Agent#Harness#MLOps#系统设计中英混合
AI Dev 26 x SF | João Moura: Building Recurring, Governed, and Embedded Enterprise Workflows

CrewAI 创始人通过内部项目 Iris 的失败与成功经验,揭示企业级智能体落地需从‘能用’转向‘可靠、可治理、可嵌入’,并强调跨角色协作与明确边界是规模化前提。

入选理由:Iris 项目初期被工程师刻意‘破坏’,暴露 agent 在边界模糊任务(如发邮件)中易被滥用,需设计明确任务边界与权限控制。

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跨材料问答 · CrewAI

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