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多智能体系统:Anthropic 构建实践与LangChain 视角下的挑战与策略
深入探讨 Anthropic 和 Cognition 构建多智能体系统的策略与挑战。文章强调上下文工程的重要性,并分析读写密集型系统的差异,为可靠的 AI 应用开发提供实践指导。
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AI智能体框架深度解析:LangGraph与上下文管理实践
本文深入对比OpenAI、Anthropic等智能体框架思路,指出构建可靠AI智能体的关键在于上下文管理。详解LangGraph如何通过灵活编排,平衡工作流与智能体,实现复杂任务。
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AI 下半场:RL 泛化推动效用评估,定义未来发展方向
AI 发展进入下半场,重心从模型训练转向问题定义与效用评估。本文分析 RL 泛化如何推动这一转变,强调评估超越训练,以解决 AI 的真实世界效用问题。
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拒绝“内容创作者”:重拾社交媒体真实创作,警惕AI陷阱
本文深入剖析社交媒体平台如何扼杀真实创作,鼓励摆脱流量陷阱与AI内容诱惑,找回创作初心,专注于带来真正价值和快乐的创作。