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把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里:它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7,用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力,让其开发管理系统验证工程能力,还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色,但处理复杂事件仍待优化。
国产新模王Qwen3.7-Max,海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max,或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用,内核优化不掉线,多项评测领先,应用场景丰富,已上线且兼容主流框架。
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。
Karpathy 最新演讲精华:软件3.0时代,每个人都是程序员
Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲,介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变,指出软件 3.0 由 LLMs 驱动,自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战,强调为 Agent 构建软件等内容。
论文深度解读:大模型(LLM)加持下的自主无人机分层智能体框架,实现自主规划
文章解读《A Hierarchical Agentic Framework for Autonomous Drone-Based Visual Inspection》论文,介绍分层智能体框架让无人机群自主规划。研究对比三种‘思考模式’与不同‘大脑’组合,还指出未来研究可开发混合系统、混合能力智能体及自适应系统。
感觉这次扣子 2.0 触碰了模型和工程的天花板
2026 年,真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布,从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”,有技能和长期计划两大核心升级,还具备扣子编程功能,拓宽了 AI 能力边界。
Resolve AI:为什么 AI SRE 领域有望诞生下一代 Datadog
文章分析了 AI SRE 领域发展现状,指出运维侧 AI 变革慢于开发侧。介绍了 Resolve AI 产品,包括多 Agent 机制、应用场景等,还提及融资、客户情况,对比了与 Traversal 差异,探讨了 AI SRE 未来趋势。
当代码遇上大模型:智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验,剖析研发痛点,介绍技术架构,还探讨未来发展方向,如认知增强、工具整合等。
当前关于 Vibe Engineering 的所有认知都会在 1 个月内严重过时
作者分享 Vibe Engineering 实践体会,指出当前认知很快过时,因 AI 编程工具和模型进步大。还对比了 Opus 4.5、GPT - 5.2 等模型,阐述人在开发各阶段角色,介绍多 Agent 协同实践及未来软件公司组织形态变化。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程,从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表,将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server,可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向,还介绍强化学习应用。