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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。

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单机H200最快DeepSeek V3和R1推理系统优化秘籍

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清华等发布UltraRAG 2.0,仅用50行代码解锁RAG高性能开发

大语言模型存在“知识截止”问题,RAG技术应运而生,成为大模型落地主流方案。但随着需求提升,其工程实现变复杂。清华等推出UltraRAG 2.0,仅50行代码实现同等功能,降低开发门槛,性能提升,还能落地多种场景。

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基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战

作者参加 Google I/O 大会后,受 James 用 AI 做 SEO 启发,尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法,构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告,Gemini 负责理解决策,适合出海企业。

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InfoQ 2025 年趋势报告:文化与方法

InfoQ 2025 年趋势报告指出,AI 虽提升开发速度,但带来质量问题,需新测试方法;团队协作重要,工程师依赖 AI 或破坏协作;初级工程师价值仍在,可借 AI 学习;可观测性成本攀升,应视为战略投资;平台工程是未来方向。

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年营收5.5亿美元、美国Top 3的约会应用创始人:AI虚拟陪伴是「垃圾应用」

Hinge CEO Justin McLeod在访谈中分享经验。他认为AI虚拟伴侣是「垃圾应用」,Hinge以促成真实约会为核心指标,用AI实现个性化匹配和有效指导,还介绍组织架构、决策原则等内容。

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超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%

Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。

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GitHub 23.6k star 的 BMAD Method:如何把大模型系统提示词,变成一支“可复制的 AI 开发团队”?

BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集,基于BMAD Core框架,有19个专业AI角色和50+条工作流,获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点,将AI开发工程化,可在多工具复用。

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评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势

文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。

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VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能

北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。

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