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Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
什么Excel这函数那公式，我千问永远一步搞定
市面上能直接交付Excel表格的AI助手少，千问悄悄升级解决了这一难题。其新上线的表格Agent功能强大，能对话生成、拍照生成、文件转Excel等，且全渠道免费用，降低了AI使用门槛。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开，分析企业应用大模型的问题，指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径，介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等，还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
《动手写AI Agent》上下文工程：比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开，指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织，包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令，还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
刚刚，中国AI交卷！40年难题56分钟破局，AI不再「学习」
文章介绍AI科研应用新趋势，从学习已知知识转向搜索未知解。以百度‘伐谋’为例，它助力南京林业大学检测松材线虫病，还在多学科和产业场景中展现价值，百度还启动科学家计划推动其发展。
Lex Fridman 对谈谷歌 CEO：追上进度后，谷歌接下来打算做什么？
Lex Fridman 采访谷歌 CEO Sundar Pichai，探讨谷歌在 AI 竞赛中的逆袭、搜索和广告的 AI 模式转变、模型发展、AI 编程提效、AR 前景、自动驾驶挑战等，还谈及 AGI 及 AI 对人类的影响。
中国19岁常青藤少年重塑AI记忆，斩获各大榜单全球第一，点亮AI联想科技树
M-Flow记忆引擎引发海外开发者社区热议，GitHub star破千，在三大公开benchmark评测中夺冠。它由19岁团队心流元素开发，采用Cone Graph分层结构，实现Graph RAG新范式，更注重联想，而非单纯搜索。
OpenClaw 之后我开始思考：Agent 最重要的两种能力是什么？
OpenClaw爆火后，作者思考AI Agent除执行能力外，还需审美判断力。介绍Seede AI，它与文生图工具不同，能将内容转化为可编辑设计文件，操作简单，效果惊艳，有独特技术逻辑，未来有风格预设等发展方向。
45亿红包打响AI入口大战，百度给出另一种回应
春节期间，国内外AI圈有两件大事，国外OpenClaw在GitHub爆火，国内大厂掀起AI春节营销大战。百度率先接入OpenClaw，并推出5亿红包活动。其采用搜索+AI策略，有全栈布局优势，想走长远发展之路。