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从兼职工程师直接跳到CTO,他用两个月让一款 Agent 干掉60%复杂工作并放话:“代码质量与产品成功没有直接关系”!
金融科技公司 Block 的 CTO Dhanji R. Prasanna 分享公司 AI 转型经验。Block 在 8 周内部署 AI 智能体,推出开源 AI Agent 框架 Goose,能节省员工工时,还谈到组织变革、AI 应用及招聘等多方面见解。
Skill 火了,但它可能只是个过渡品
大家认为给 Agent 装技能包是未来,但云玦科技的“零 Skill Agent”能自己造工具并碾压基于 Gemini 3 Pro 的 Agent。文章回顾 Agent 用工具三阶段,指出 Skill 是过渡品,不过现阶段仍实用,未来会进化。
LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了?
当前智能体范式转变,AI Memory 成核心基石,分化为「Agent Memory」与「LLM Memory」。开源项目 OpenClaw 引发热议,其「长效记忆」让 AI 记忆问题形成边界,不过 LLM Memory 仍面临挑战。
AI越用越聪明,自主+自进化是关键拼图丨盛大邓亚峰EverMind@AIGC2026
在AIGC2026峰会上,盛大集团邓亚峰指出,AI范式从Chat转向Agent,未来AI需“自主”与“自进化”,长期记忆是关键。EverMind团队基于此研发相关技术,成果显著,还提出个人记忆主权等观点。
AI Coding 的下半场,何去何从?
文章回顾AI Coding三年演进,指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑,提及市场数据背书,还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
拒绝传统 Router“瞎指挥”,多智能体如何实现智能任务分配?
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”,搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型,它先推理再选 Agent 集合,经多数据集评测表现出色,还提供完整开源范式。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人:百万 token 只是在贴胶带,AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展,认为当前范式是最终架构一部分,但持续学习等问题待解决,预计2030年左右实现AGI,还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容,并给创业者建议。
Harness is the New Dataset:模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟,决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统,即 harness engineering。介绍其组件、设计原则,探讨模型与 harness 关系,还列举创业机会项目,最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战,UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本,训练快且效果好,解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题,在通用和医学 QA 任务中表现出色。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。