Kiln
AI 智能体落地最难的不是模型 — 是给它们造一个能放心试错的沙盘
本周一个开源框架 Seahaven 引起我们注意：一位有十年 Agent 经验的工程师做了个连 Stripe 官方代码都能蒙混的「假业务世界」。它指向一个判断：AI 智能体落地的真问题不在模型本身，而在企业根本不敢让它试错。
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Agent 评测
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Agent 评测
上线半天报错率飙升 40% — Agent 落地难，问题不在模型而在评测
Agent 落地普遍卡在评测缺失：上线后报错率飙升 40% 的事故，根源是团队还在用 NLP 时代的方法测 Agent。这件事值得关心，因为它解释了为什么多数企业 Agent 项目停在 demo 阶段。
AWS
AWS 给 AI Agent 做通用体检表 — 用谁的框架都能打分，企业选型不再被绑架
AWS 上线 AgentCore Evaluations，把 AI Agent 的评测能力从特定框架里拆出来，基于 OpenTelemetry 通用日志标准适配。表面是一次工具升级，实际是企业落地 Agent 的核心痛点 — 不同框架互不兼容、无法横向对比 — 正在被大厂逐步拆解。