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所有發布的 AI 新聞與論文。
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Cohere 新推出的 AI 代理平台 North 承諾確保企業數據安全
加拿大 AI 公司 Cohere 推出了名為 North 的新 AI 代理平臺，旨在解決大型企業、受監管行業公司及政府機構對資料安全的擔憂。Cohere 的聯合創始人 Nick Frosst 指出，大型語言模型的效果取決於其訪問的資料，因此企業需要將模型部署在自身環境中以確保資料安全。North 支援在企業私有基礎設施、混合雲、VPC 或空氣隔離環境中執行，甚至可安裝在僅需兩塊 GPU 的伺服器上，確保資料不會被模型看見或用於訓練基礎模型。該平臺具備細粒度訪問控制、代理自主權政策、持續紅隊測試及第三方安全測試等安全協議，並符合 GDPR、SOC-2 和 ISO 27001 等國際合規標準。Cohere 目前已籌資 9.7 億美元，估值達 55 億美元，並與 RBC、Dell、LG、Ensemble Health Partners 及 Palantir 等客戶進行了 North 的測試。North 提供聊天和搜尋功能，可回答客戶支援問題、總結會議記錄、撰寫營銷文案，並能訪問內部資源和網路資訊。所有回應均包含引用和推理鏈，以便員工審計和驗證。該平臺由 Command 模型變體和 Compass 多模態搜尋技術驅動，支援資產建立如製作表格、文件、幻燈片及市場研究。此外，Cohere 於五月收購了溫哥華的 Ottogrid，進一步強化企業自動化市場研究工具。North 可連線 Gmail、Slack、Salesforce、Outlook 和 Linear 等現有工作場所工具，並整合任何 Model Context Protocol 伺服器以訪問行業特定或內部應用。
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Tavily 資助 2500 萬美元連結 AI 代理至網際網路
許多行業的企業正實施 AI 代理以自動化內部任務，金融領域利用其進行即時詐騙偵測，銷售組織則用其搜尋潛在客戶資料。然而，若將代理直接連線至大型語言模型如 ChatGPT 而缺乏公司特定防護，可能導致不合適結果。因此，Insight Partners 認為企業級治理、風險與合規至關重要，並主導 Tavily 進行 2000 萬美元 A 輪融資。Tavily 由資料科學家 Rotem Weiss 於 2023 年創立，最初為名為 GPT Researcher 的開源專案，後轉型為專注於企業客戶的搜尋工具，提供讓代理搜尋、爬取並從公私來源提取結構化洞察的套件。Tavily 已與 Groq、Cohere、MongoDB 及 Writer 等公司合作，目標是將數十億個 AI 代理上線至網際網路。此外，市場上還有 Exa、Firecrawl 等競爭對手，OpenAI 與 Perplexity 也提供針對獨立開發者的搜尋解決方案。
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支付平台Lava籌集580萬美元打造數位錢包 服務於「代理人原生經濟
新創公司 Lava Payments 旨在挑戰支付巨頭，為現代網頁構建解決方案，讓 AI 代理能處理客戶交易。創辦人 Mitchell Jones 在離開前獲得 Y Combinator 支援的金融科技公司 Lendtable 後，開始實驗 AI，發現使用相同底層模型和工具時，需不斷重新訂閱、驗證並付費，這讓他意識到現有系統存在根本性缺陷。Lava Payments 作為一種數位錢包，讓商家可為客戶上傳使用金，使自主代理能跨商家與服務（包括 GPT 和 Claude 等基礎模型）進行「即用即付」的交易，無需人類介入或逐筆批准。該公司於週三宣佈以 Lerer Hippeau 為領軍的 580 萬美元種子輪融資，其他投資方包括 Harlem Capital、Streamlined Ventures 和 Westbound。Jones 表示，其產品聚焦於建構「代理原生經濟」，讓 AI 代理能無摩擦地在網際網路上移動、交易與建立。他強調，透過單一金庫與信用系統，AI 可像使用者使用 Google Maps 時不需重複付費給 Google 一樣，在支付時自動完成，無需重新驗證。Jones 出身於俄亥俄州戴頓的工薪家庭，畢業於耶魯大學，曾於高盛與 Meta 工作，並創立了 Parable 與 Lendtable 等公司。他與投資方 Lerer Hippeau 的 Will McKelvey 同為高中同學，兩人因長期合作意願而促成此次投資。新資金將用於招聘、產品開發及市場策略，目標是讓 AI 成為每個人（包括戴頓的孩子）都能使用的工具，成為驅動 AI 網際網路的隱形層。
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Google 的 AI 程式碼代理 Jules 現已離開測試階段
Google 於週三正式將其 AI 編碼助手 Jules 推出 Beta 測試階段，距離五月的公開預覽僅過兩個月。Jules 由 Gemini 2.5 Pro 驅動，是一款非同步式、基於代理的編碼工具，可與 GitHub 整合，將程式碼庫複製到 Google Cloud 虛擬機器中，並利用 AI 修復或更新程式碼，讓開發者能專注於其他任務。Google Labs 產品總監 Kathy Korevec 表示，工具穩定性的提升促使他們決定將其移出 Beta 階段，並在測試期間收到了數百個介面與品質更新。 隨著更廣泛的推廣，Google 引入了結構化的定價層級。免費的「入門訪問」計劃每日限制 15 個獨立任務和三個並行任務，低於 Beta 階段的 60 個任務上限。付費層級包含 Google AI Pro 和 Ultra 計劃，月費分別為 19.99 美元和 124.99 美元，提供五倍和二十倍的任務限制。Korevec 指出，這些包裝和定價是基於過去幾個月收集的實際使用洞察。此外，Google 更新了 Jules 的隱私政策，明確說明若倉庫為公開，其資料可能被用於訓練 AI，但若為私人倉庫則不會傳送任何資料。 在 Beta 測試期間，數千名開發者完成了數萬項任務，公開分享了超過 14 萬項程式碼改進。根據市場智慧提供商 SimilarWeb 的資料，Jules 自進入公開 Beta 以來已記錄到 228 萬次全球訪問，其中 45% 來自移動裝置，印度是流量最高的市場，其次是美國和越南。Jules 的主要使用者群體是 AI 愛好者和專業開發者。與 Cursor、Windsurf 和 Lovable 等需要同步操作的工具不同，Jules 在虛擬機器中非同步執行，允許使用者啟動任務後離開數小時再回來，由 Jules 自動完成任務。 Jules 近期獲得了與 GitHub 的更深層整合，可自動開啟拉取請求，並新增了環境快照功能，用於儲存依賴項和安裝指令碼，以實現更快、更一致的任務執行。許多使用者最初使用 Jules 來修復由「氛圍編碼」工具產生的錯誤，或將專案擴充套件為更具生產力的版本。Google 隨後允許 Jules 在