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吴恩达 Agentic AI 新课：手把手教你搭建 Agent 工作流，GPT-3.5 反杀 GPT-4 就顺手的事
文章详细介绍了吴恩达最新推出的 Agentic AI 课程，强调其核心在于将 Agentic 工作流开发沉淀为反思、工具、规划和协作四大设计模式。课程不仅教授如何让大模型像人类一样拆解复杂任务、反思结果、利用工具修正偏差，更首次强调评估与误差分析在智能体开发中的决定性作用。通过“分解-执行-评估-优化”的循环迭代，Agentic AI 能显著提升性能，甚至让 GPT-3.5 在特定编程任务中超越 …- 0
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AI Agent 的「GPT 时刻」，Manus 炸醒整个 AI 圈！
文章介绍了 Monica.im 研发的全球首款 AI Agent 产品 Manus。Manus 强调直接交付最终结果的能力，通过模拟人类工作方式的多代理架构，在独立虚拟机中运行，可调用各类工具完成复杂任务。文章列举了 Manus 在旅行规划、股票分析、教育内容创建、保险政策比较以及 B2B 领域的应用案例，展示了其自主规划和执行任务的能力。Manus 像一个数字代理人或实习生，能根据用户需求进行自…- 0
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如何让 Agent 更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二 Aivis 的十大实战经验
文章深入探讨了在构建和调优 AI Agent，特别是 Multi-Agent 数字员工“云小二 Aivis”项目中的实战经验。作者指出 Agent 不按预期输出的核心原因在于模糊预期和技术层面的上下文管理不足。文章重点聚焦于上下文工程和 Multi-Agent 架构优化，总结了十大实战经验，包括清晰化预期、上下文精准投喂、系统身份与历史执行清晰化、结构化表达逻辑、自定义工具协议、Few-Shot …- 0
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当 AI 创业公司遇困境，能借“Agent 化”找到新出路吗？
文章探讨了 AI Agent 技术的发展现状和未来趋势。2023 年底斯坦福大学的 AI 实验项目引发了对 AI Agent 的期待，但一年后，许多产品仍停留在对话机器人阶段。2024 年，AI Agent 成为科技巨头竞争的新焦点，OpenAI、Anthropic、微软、谷歌等公司纷纷推出相关产品，国内大厂如百度、阿里、腾讯也积极布局。尽管 AI Agent 依赖 LLM 的“黑盒”特性，存在不…- 0
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Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进
文章深入解读了 Spring AI Alibaba 1.1 版本的核心能力，该版本旨在简化企业级、生产就绪的 AI 智能体（Agent）应用构建。其架构包含 Agent Framework、Graph 和 Augmented LLM 三层设计，以 ReactAgent 为核心，基于 ReAct 范式实现智能体的思考、行动和观察循环。文章详细阐述了“上下文工程”的重要性，并介绍了框架提供的消息压缩、…- 0
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可解释 AI Agent：使用 Spring AI 捕获 LLM 工具调用决策逻辑
本文介绍了 Spring AI 创新性的工具参数增强器（Tool Argument Augmenter）功能，旨在解决理解 LLM 在工具调用期间决策过程的关键需求。通过添加自定义字段，如“内部思考”、“置信水平”或“记忆笔记”，它允许动态修改工具输入架构。LLM 会填充这些增强字段，从而为其决策过程提供宝贵的洞察。这些洞察随后可被应用程序层用于各种目的，包括记忆增强、改进可观测性、调试和分析，所…- 0
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Manus 创始人手把手拆解：如何系统性打造 AI Agent 的上下文工程？
文章由 Manus 联合创始人兼首席科学家 Peak 撰写，深入剖析了构建高性能 AI Agent 的上下文工程核心实践。作者首先解释了选择上下文工程而非从头训练模型的原因，强调其迭代速度快且能保持与底层模型正交性。随后，文章详细介绍了六个关键实践：首先，围绕 KV-Cache 设计以优化延迟和成本，通过保持提示前缀稳定、追加式上下文和明确标记缓存断点。其次，通过掩码而非移除的方式约束行为选择，避…- 0
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独家对话 OpenAI 姚顺雨：生成新世界的系统
文章独家对话 OpenAI 研究员姚顺雨，深入探讨 AI Agent（智能体）的演进历程与未来趋势。姚顺雨从个人经历出发，阐述了其从计算机视觉转向语言模型，并最终专注于 Language Agent 研究的非共识路径。他强调语言作为实现泛化通用系统最本质的工具，并指出 GPT 模型在开放行为空间决策上的优势远超 BERT。文章详细梳理了 Agent 从符号主义 AI 到深度强化学习，再到大语言模型…- 0
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意大利勒令Meta暂停WhatsApp AI禁令！欧盟同步调查，Meta被指滥用市场支配地位打压竞品聊天机器人
全球科技监管再出重拳。意大利竞争管理局（AGCM）于 12 月 25 日宣布，紧急叫停Meta禁止第三方AI聊天机器人接入WhatsApp Business API的政策，理由是该行为涉嫌滥用市场支配地位，损害AI服务市场竞争与消费者利益。此举紧随欧盟委员会本月启动的同类调查，标志着欧洲正对Meta在AI入口布局展开系统性反垄断审查。政策核心争议：为何只禁ChatGPT，不禁客服机器人？2024 …- 0
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Waymo车内将现Gemini AI助手！1200行指令曝光，定义“安全、简洁、不越界”的乘客陪伴者
自动驾驶的“沉默旅程”即将终结。知名科技研究员 Jane Manchun Wong 近日通过逆向工程发现，Waymo 正在测试将谷歌 Gemini 大模型深度集成至其无人驾驶出租车，打造一款名为 “Waymo 出行助手” 的车载AI伴侣。尽管尚未上线，但一份长达1200多行的内部系统指令（代号“Waymo 出行助手元指令”）已完整曝光，揭示了这款AI如何被精心设计为安全、克制、高度场景化的乘客服务…- 0
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信息量很大！2025.10.2 硅谷内部关于 AI Agent 的讨论会实录
本文深度总结了硅谷一次关于 AI Agent 在生产环境中成功部署的关键因素的行业讨论会。会议指出，高达 95%的 AI Agent 部署失败并非模型智能不足，而是由于上下文工程、安全性、记忆设计等支撑体系的缺失。文章详细探讨了高级上下文工程的重要性，包括 LLM 特征选择、语义与元数据分层，以及处理 Text-to-SQL 挑战的方法。同时，强调了治理与信任在 Agent 落地中的核心地位，如溯…- 0
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张涛首次回应争议，Manus 为什么没有被替代？｜清华校园行
文章记录了真格基金管理合伙人戴雨森与 Manus 联合创始人张涛在清华大学的深度对谈。张涛首次系统回应了围绕 Manus 的技术含量和营销方面的质疑。他详细阐述了 Manus 如何通过“Less structure， more intelligence”及“Zero Predefined Workflow”的核心技术理念，将任务决策能力完全交还给模型，使其在 Agent 基准测试中长期保持领先。他…- 0
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【生成式人工智慧與機器學習導論 2025】第 2 講：上下文工程 (Context Engineering) — AI Agent 背後的關鍵技術
文章详细阐述了上下文工程（Context Engineering）这一概念，并将其与传统 Prompt Engineering 进行了对比，指出上下文工程更侧重于自动化和全面的输入管理。它强调语言模型本质是文本接龙，要获得理想输出，除了模型训练，优化输入（即上下文）至关重要。文章详细拆解了一个完整上下文的七大组成部分，包括用户 Prompt、系统 Prompt、对话历史、长期记忆、外部资料源（RA…- 0
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Spring AI 1.1 GA 版本发布
Spring AI 1.1.0 正式版发布是 Spring AI 的一个重要里程碑，丰富了用于 AI 应用程序开发的 Spring 生态系统。主要进展包括模型上下文协议 (MCP)，它提供了一个基于注解的编程模型、自动配置和灵活的通信，以实现无缝的 AI 集成。针对 Anthropic Claude 和 AWS Bedrock 的 Prompt 缓存功能，可降低高达 90% 的成本，并显著缩短响应…- 0
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深入 AI Agent 内核: Google gemini-cli 源码深度解构
文章深度解构了 Google 开源命令行 AI 工具 gemini-cli 的源码，系统分析了其作为 AI Agent 的核心设计与实现。首先通过文件处理、代码分析和设计图转代码三个典型场景，展示了 gemini-cli 作为自动化 Agent、代码分析师和跨模态创造者的强大能力。随后，文章详细剖析了其分层架构、ReAct 推理行动循环、工具调用与扩展机制（包括安全确认和 MCP 协议），以及多层…- 0
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从上下文工程到 AI Memory，本质上都是在「拟合」人类的认知方式
本文由 AI 语音产品创业者撰写，从现象学视角深入剖析了从上下文工程（Context Engineering）到 AI 记忆（AI Memory）的技术实践与哲学思考，核心在于 AI 如何拟合人类的认知与存在方式。文章首先定义了上下文工程，强调其超越提示词工程，是构建 AI Agent 动态记忆系统的核心，旨在模拟人类的注意力与记忆机制。随后，通过对比 LLM 有限上下文窗口与人类注意力机制的相似…- 0
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万字演讲：Dify 插件如何助力 AI Agent 应用开发？
文章详细介绍了 Dify 插件生态如何通过技术平权助力 AI Agent 应用开发。Dify 作为开源生成式 AI 应用开发平台，通过插件系统解决了开发者面临的工具调用、模型管理和应用构建等问题。文章分享了 Dify 插件生态的设计思路、技术架构实现细节(包括 Serverless 架构和反向调用等关键技术)以及 120 多个实际插件案例，展示了插件在 AI Agent 开发中的优势，包括降低开发…- 0
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LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景
该报告深度剖析了 AI Agent 的最新落地应用情况，基于 LangChain 对 1300 名工程师、产品经理和企业高管的调查，揭示了 Agent 的六大关键结论。报告指出，Agent 已在生产环境中广泛应用（57%），尤其在大型企业中落地更快。客户服务和研究与数据分析是目前最热门的应用方向。然而，Agent 输出的质量和稳定性仍是商业化落地的最大障碍，而成本已不再是核心痛点。同时，Agent…- 0
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AI 时代的 SEO 革命：从谷歌到 ChatGPT，Graphite CEO 揭秘 AEO 增长新范式
本篇文章基于 Graphite 公司 CEO Ethan Smith 的访谈，深入探讨了 AI 时代下 SEO 向 AEO（答案引擎优化）的演变。AEO 的核心目标是让品牌或产品成为大语言模型（如 ChatGPT、Claude）给出的“答案”，其策略已从传统单一链接排名转变为在 YouTube、Reddit、博客等尽可能多的引用来源中被频繁提及。文章指出，AEO 带来的流量质量和转化率远超传统搜索…- 0
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Vol.55 Manus 没有秘密---70 页 PPT 解读 AI Agent
本期播客由庄明浩主讲，以 AI Agent 产品 Manus 为核心，深入探讨了 AI Agent 的相关话题。首先，回顾了作者之前关于 DeepSeek 的内容，指出当时对 AI Agent 的理解不够深入。随后，详细介绍了 Manus 的设计理念，即“一切工作为了让用户看见”，并分析了其技术实现原理，包括“less structure”和“more intelligence”。通过实际案例，展…- 0
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Spring AI：保护 MCP 服务器的最佳实践
本文介绍了 `spring-ai-community/mcp-security` 项目，旨在解决 Spring AI 生态系统中模型上下文协议 (MCP) 的安全问题。本文提供了一份关于保护 MCP 服务器的全面指南，主要侧重于 OAuth2 和 API 密钥这两种身份验证机制。对于 OAuth2，本文详细介绍了必要的 Spring Boot 依赖、`application.properties`…- 0
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喝点 VC｜a16z 圆桌：每一次平台迁移，改变的不仅是应用，更是人与计算交互的抽象层次
本文编译自 a16z 的一场专家圆桌讨论，深入探讨了 AI Agent 的本质、发展趋势及其对工作流和商业模式的深远影响。与会专家（Aaron Levie， Steven Sinofsky， Martin Casado）认为，Agent 的真正价值在于深度赋能人类，而非简单替代，尤其能大幅提升专家群体的生产力。他们强调，AI Agent 的发展趋势是任务的细分化和多 Agent 协作，这与传统的单…- 0
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AI SDK 5 - Vercel
Vercel 的 AI SDK 5 是一个领先的 TypeScript/JavaScript AI 应用开源工具包。本次更新专注于开发者体验和高级 AI 功能。主要创新包括完全重新设计的聊天体验，具有显式的 UIMessage (UI 消息) 和 ModelMessage (模型消息) 类型，支持直接持久化和可定制的类型安全数据部分与工具调用。此外，它还引入了强大的 Agentic AI 循环控制…- 0
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Temporal：Nvidia、OpenAI 都在用，为什么 Agent 还需要专门的长程任务工具？
摘要详细解读了 Temporal 公司及其核心技术 Durable Execution，阐述了其如何解决 AI Agent 在长程任务中面临的持久记忆和可靠性挑战。Durable Execution 通过确保工作流在程序崩溃、网络中断或外部 API 调用失败后能从中断处恢复执行，极大地简化了分布式系统开发。文章深入介绍了 Temporal 的架构，包括确定性工作流函数、Activity、Event…- 0
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