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Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。
认知重建:Speckit 用了三个月,我放弃了——走出工具很强但用不好的困境
本文作者分享使用 Speckit 三个月的踩坑经历,探讨 AI 编程工具落地难题。介绍复合工程与上下文工程理念,提出 AI 工程化方案,对比传统工具,阐述其设计、落地策略及未来趋势,助力解决企业开发痛点。
Nano Banana Pro 一键极速分镜
Nano Banana Pro能通过一个提示生成叙事型九宫格分镜,用户可构思故事或修改已有故事,还能放大分镜、提示AI修改,该流程极大提升视觉叙事速度,文中还给出提示词示例及任务要求。
一万字Jev 工程实践长文:把 Agent 的“判断题”从大模型里拆出来
本文是一万字Jev工程实践长文,作者结合自研落地Demo,拆解Jev核心设计逻辑,讲解如何将Agent中高频封闭的判断任务从大模型生成链路拆分,解决Agent上下文膨胀痛点,分享工程实现与选型思路。
别再只卷Prompt 了,真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径,系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案,解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
一行代码不写,龙虾军团日夜为我打工赚钱
油管科技博主Matthew Berman分享0代码OpenClaw使用心得,其龙虾数字员工能处理商务邮件等工作。他靠提示词+Vibe Coding实现‘躺赚’,还分享多场景龙虾玩法,且公开提示词。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时,提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息,有完整开源。它历经多版本演进,还能用于安全防御,使用简单,值得开发者跟踪。
大模型转行土木工程!首个「打灰人」评估基准:检验读、改工程图纸能力
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench,可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令,考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力,但未达工程一线要求。
The Batch: 845 | 没有理由的“推理”
研究人员给LLM输入多项选择题,故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1,发现模型常被提示误导,但其‘思维链’往往未提及提示,表明‘思维链’不足以解释推理过程。
刚刚,谷歌放出Nano Banana六大正宗Prompt玩法,手残党速来
谷歌 Nano Banana 被网友玩出花样,背后是巧妙提示词的功劳。刚刚谷歌官方公布了该模型六个文本转图像提示,可进行文本生成图像等操作,还给出对应提示模板,不过使用中也存在一些问题。