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当云架构变成认知工作：多智能体如何真正“会思考”

这场演讲分享了Cato在构建云架构AI Copilot过程中的真实探索：为什么传统自动化不够用，以及如何通过多智能体、图结构和严谨评估，让AI参与复杂的架构推理与决策。

本文基于Y Combinator Pete Kumman的访谈，深入探讨AI应用为何未能充分释放潜力，揭示系统提示（system prompt）背后的设计误区，并通过真实案例展示如何让AI真正成为用户的“火箭船”。文章还预测了AI工具与用户交互的新范式，对开发者和产品经理极具启发意义。

YC最新视频聚焦AI代理平台Manis：它并非更强的单一模型，而是一套精密的多智能体协作系统。文章深入拆解其技术架构、真实能力、成本优势，以及“应用层rapper”模式的机会与隐忧，帮助读者理解AI代理下一阶段真正的竞争焦点。

Ramp工程负责人Rahul Sengottuvelu用真实生产系统说明：在大模型时代，最该被优化的不是规则和代码，而是“能否随算力变强”的系统结构。这是一场关于Agent架构、工程取舍和未来软件形态的反直觉分享。

很多团队以为RAG只是“向量数据库+大模型”的工程拼装，但Ofer用一线经验揭示：真正的成本隐藏在质量、规模、安全与运维细节中。这篇文章带你看清自建RAG在企业级落地时最容易被低估的七个坑。

Pinterest搜索团队分享了他们将大语言模型引入搜索排序的完整实践：从相关性建模、内容标注，到用知识蒸馏解决规模与成本问题。这是一套已经在线服务数十亿搜索请求的真实系统，而不是实验室原型。

在这场技术分享中，Netflix推荐系统负责人讲述了一次关键转向：放弃碎片化的推荐模型体系，转而用一个基础模型统一承载所有推荐需求。文章还原了这一决策的背景、技术细节与现实约束，解释为什么这不是一次简单的“模型升级”，而是一场组织与工程方式的重构。

Neo4j 的 Stephen Chin 从一线实践出发，直指当前 AI Agent 幻觉与失效的根源，并提出 Agentic GraphRAG 作为解决路径。通过知识图谱、结构化检索和代理运行时的结合，他展示了一种更可控、更接近人类推理的智能系统设计思路。

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