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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。
Agent 工程师绕不开的必修课:API 网关 vs API 管理
文章探讨了 API 网关与 API 管理的起源发展、关键差异、协同工作及未来趋势。API 网关从流量网关演进到 AI 网关,API 管理从文档化走向商业化。两者差异源于起点、使用角色和技术内核不同,未来将向 AI 网关和 MCP Server 管理演进。
Manus突发上新文生图!告别“抽卡”,Agent+深度思考联合创作
Manus深夜官宣支持生成图像,与一般AI绘图工具不同,它能理解画图目的,规划方案后再生成。它可完成如房间装修可视化、饮料瓶设计等任务。目前已开放注册,不过付费价格遭网友吐槽。
SGLang 某些模型的 CUDA Graph 为什么会有上百条 decode cuda stream?
本文分析SGLang运行DeepSeek-V4.1时,CUDA Graph出现上百条decode CUDA流的问题成因,介绍开源PR的修复方案,分享了压缩profiler显示行数的实用脚本方法。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭:评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做,飞轮难转,原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践,提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论,阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
对话刘靖康:镜头之外的「智能」和「审美」,才是 Camera Agent 的主战场
影石 Insta360 创始人刘靖康在 AGI Playground 2026 上提出未来影像设备“前轻后重”趋势。他介绍了 Cameraman 愿景,涵盖 Imaging、AI、Robotics 三技术方向,还提到云端 AI 剪辑服务情况及对行业多方面的见解。
告别通用具身模型崇拜:具身智能走向异构策略编排
当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色,如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题,通过协同调用策略提升成功率。
具身智能“高考”难疯了!人类100分,最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo,这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务,让30个主流策略竞技,结果显示机器人距通用操作差距大。
原生Agent杀入画布!一站式搞定专业创作,全程可控、不抽卡
国内RunningHub平台推出原生AI智能体全能内容创作平台RHTV,它能一站式搞定专业创作,流程可控。实测显示,它能编排短剧、生成商用物料,还内置影视级工具,且依托庞大生态,能力无上限。
22.4K Star!这个开源 AI 工具给 Agent 装上「项目经理大脑」!
GitHub上项目Beads登上Trending榜单,它是为AI编程助手设计的分布式任务追踪系统,底层基于Dolt数据库,解决多AI协作痛点,有版本控制、AI优化等亮点,还提供多种安装方式。