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Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
硅谷豪赌2万亿！DeepSeek登顶Nature，Meta却成2025最大输家？
2025年全球AI领域风起云涌，AGI祛魅，ASI登台。AI模型能力跃升，投资热潮推动基建扩张，劳动力变革加速，应用扩展到生活。科技领袖对AGI和ASI到来时间存分歧，中国开源AI崛起，DeepSeek成黑马。
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。
OpenAI发力AI应用！前Meta产品总裁将任应用部门CEO
Sam Altman宣布生鲜电商平台Instacart首席执行官Fidgi Simo加入OpenAI，担任新设立的应用部门CEO。该部门将整合业务和运营团队，推动研究成果惠及全球用户，实现规模化扩张。
静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
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。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏
新年 DeepSeek 发布技术论文，网友难理解便求助 AI。夸克 AI 浏览器更新，‘千问划词’支持自定义快捷指令，实测精选 7 类实用指令，还介绍了操作方法，且其功能不断进化。