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AI 领导力:像管理团队一样管理 AI
本文整理自腾讯专家工程师揭光发演讲,介绍以高效方式管理 AI 如管理团队,探讨“AI 领导力”四大支柱。还分享 Vibe Coding、Vibe Working 应用,阐述 AI 对行业冲击及人才结构变化。
AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变
本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程异同,指出AI工程是在传统工程基础上,为应对大模型不确定性进行的架构升级,还结合淘宝AI搜索实践提出AI工程应对策略。
Harness不是目的,知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的,私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
RSI离我们有多远?这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时,常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风,而是提出极具现实意义的工程新路径,构建自进化智能体,让经验在网络流转,还以硬核数据证明其体系有效性。
OpenClaw 实战:一个人、一台 Mac、六个 AI Agent — 从"能聊天"到"能干活"的工程实战
本文分享 OpenClaw 实战经验,介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作,阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法,还给出系统搭建步骤和技术栈参考。
浅谈上下文工程|从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开,介绍其概念、组成与提示工程区别,通过演示说明价值。还分析业界产品实践,如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式,最后展望环境工程。
「上下文工程」 已经30岁了,而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0,剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年,是熵减少过程,旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线,每次技术突破引发三重连锁反应,当前人类正处通向3.0转折点。
Graph工程的尽头是,Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述,指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体,而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限,认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计:Grab 实践案例
Grab分析数据仓库(ADW)团队推出多智能体AI系统,处理数据仓库故障排查等工程请求,减少重复性运维。团队搭建多智能体架构,整合工具生态,考虑安全治理,解决上下文管理挑战,提升工作效率。
当 Kanban 不再管理人:Routa Kanban 如何管理 Agent Team
本文探讨了 Routa Kanban 如何管理 Agent Team,指出在 AI4SE 时代,多 Agent 协作进入日常软件交付需建设管理界面与工程护栏。Routa Kanban 把多 Agent 协作推进到‘管理驱动’,其价值在于将隐性约束显性化。