我们提出Connor的初衷，正是想在这条入口被攻陷之前，提供一种面向server行为本身的检测能力，该工具不依赖已知签名、不只看孤立组件，而是直接比对“声明的意图”和“实际的行为”。2023年11月，他们在插件还没下线的时候，就推出了Custom GPTs作为替代方案，该方案把“独立的工具插件”换成了“配置好的ChatGPT分身”：开发者给它起个名字、写一段指令、上传几份知识文档，再通过Actio

但随着任务复杂度提升，一个更深层的问题也逐渐暴露出来：现有方法虽然能够通过智能体的多轮迭代实现“从需求到代码”的完整生成过程，但在方法论上依然延续传统的瀑布模型过程（即先分析需求，再拆解任务形成to-do列表，然后按顺序完成任务）。而这，也正是 EvoDev 想要探索的方向。但在比对了相同底座模型在单Coding智能体和EvoDev场景下的表现后，我们发现Claude系列模型虽然具备更强的单智能体

研究成果多次被麻省理工学院、斯坦福大学等机构的研究者讨论，并被《中国科技网》和《中国日报》等主流媒体报道。的能力边界、环境交互范围与可调用权限持续扩大，也使其面临更复杂、更现实的安全威胁。的执行过程进行外部管控，从而实现对不安全内容与高风险行为的有效拦截。便可自主调用工具、操作计算机，完成调研、编程等复杂工作。防御框架：一方面从模型内部状态出发，提出深度对齐技术，提升。面临的典型安全风险，包括攻击

包含容器化、微服务、开发运维一体化、服务网格等技术在内的云原生已经成为新的技术浪潮，深刻地改变着软件开发、维护和运行的方式，同时也带来了新的机遇和挑战。当前，我们已经进入万物智能互联与软件定义一切的新时代，云计算与云原生软件技术和开发实践也逐渐在智能制造、智能汽车、智慧农业等领域应用，由此带来了很多新的机遇和挑战。围绕这些问题，我们邀请了多位来自学术界和工业界的专家进行专题报告和交流讨...

点击蓝字 关注我们汇聚软件开发数据洞察软件开发过程持续提升质量效能软件开发质量和效能受到越来越多的软件研发企业的关注。尽管很多企业采用了诸如任务看板等敏捷开发技术以及基于DevOps的过程数据分析技术对研发过程进行管理，但直接反映代码生产的客观数据如何收集、融合，如何支撑对软件开发过程的洞察，进而在这些数据支撑下持续提升软件质量和开发效能，构建可信的开发过程，仍是软件开发的难点。面向软件开发质量与

基于图神经网络的微服务系统调用链和日志融合异常检测方法微服务系统运行时环境具有高度的复杂性和动态性，由此带来的各种问题导致微服务系统常常出现各种故障。为了尽早发现故障，快速准确的异常检测方法成为保证微服务系统可靠性的重要手段。为了提高微服务系统异常检测的准确率，复旦大学CodeWisdom团队提出一种基于图神经网络的微服务系统调用链和日志融合异常检测方法。该方法通过统一的...

CodeWisdom具身智能系统：从逻辑程序到神经网络微访谈· 第三十六期背景介绍具身智能（Embodied Artificial Intelligence，EAI）在物理实体的基础上，通过智能体与环境的交互来获取信息、理解问题、做出决策并执行行动，从而展现出智能行为和适应性。随着大语言模型以及多模态大模型的发展，具身智能和机器人技术也迈入了快速发展期并正在成为新的热点领域。然而，具身智能...

CodeWisdom具身智能系统：从逻辑程序到神经网络微访谈· 第三十六期背景介绍具身智能（Embodied Artificial Intelligence，EAI）在物理实体的基础上，通过智能体与环境的交互来获取信息、理解问题、做出决策并执行行动，从而展现出智能行为和适应性。随着大语言模型以及多模态大模型的发展，具身智能和机器人技术也迈入了快速发展期并正在成为新的热点领域。然而，具身智能...

CodeWisdomAgent进化论：大模型驱动的智能应用创新·微访谈背景介绍当前，人工智能正从“工具赋能”迈向“原生智能”的新阶段，以LLM（大语言模型）为基座的AI Agent技术成为重构人机交互范式的核心引擎。AI 原生应用已不再局限于简单的功能叠加，而是通过自主决策、动态规划和多模态理解能力，深度融入用户场景。从AutoGen提供的多智能体（Multi-Agent）协作范式，到 Manus

实验证明，这一巧妙的工程学方法，在零训练成本增加的情况下，能将机器人的长程任务成功率提升数倍，为构建更“皮实”、更可靠的智能机器人系统提供了一条新路径。在Libero虚拟环境中，我们为机器人设计了数十种不同难度的“考题”——从简单的“抓起瓶子”，到复杂的“把指定颜色的杯子放进微波炉并关上门”。我们的研究，正是尝试将软件工程这种“管理错误”的智慧，应用到前沿的机器人AI系统中。我们认为，与其无休止地