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OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文,指出RAG只是其中一环,还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
今天,分享Clawdbot记忆系统最佳工程实践
文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务,其持久记忆系统独特,将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面,还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。
Harness 工程之道:Skill 原理与最佳实践
文章介绍 Agent Skills,一种为 AI Agent 扩展能力的规范。从概念原理出发,结合 trade-ab-skill 项目,讲解结构规范、触发机制、作用域优先级及最佳实践,还介绍用 skill-creator 创建 Skill 的流程。
2025 年 InfoQ 趋势报告:AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客,总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域,也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术,还对 2025 年相关领域发展作出预测。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑
AI 从对话框向 Agent 等形态演变,完成单个任务能力增强,但工作场景中仍有协作断裂问题。Kollab 产品想解决此问题,让任务在组织自动流动,切中 Team - level AI,有共享工作空间等 4 个层级。
AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
逆向工程:ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测,详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’,分析工作原理、实现方案,探讨其对提升用户体验的作用,认为‘用户洞察’是关键。
Jina AI创业复盘:AI团队的Scaling Law是什么
文章是Jina AI创始人肖涵的创业复盘。他率团队六年创业后将公司出售,期间两次转型,聚焦搜索底座模型。他分享创业经历、公司命名、业务调整等,还谈收购、模型竞争、未来创业方向及给创业者的建议。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作,了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性,执行任务时多有安全检查,虽增加成本延迟,但更可靠,且在命令行工具中用户体验出色。