Manus:打造通用智能研究代理的技术与故事
本文深入解析Manus(现Meta Superintelligence)如何通过API和多平台集成,构建具备强大执行力和上下文管理能力的AI Agent。文章结合创始人Ivan Leo的亲身经历,展示了Manus在实际应用中的创新方法、技术细节和独特行业洞见。
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本文带你走进Jared Zoneraich在AI Engineer大会上的精彩分享,揭示Claude Code背后的简约哲学、工具选择、团队重塑,以及AI Agent领域的最新趋势与真实案例。通过创业者的亲身经历和行业观察,读者将获得关于AI编码代理、模型演进、产品设计的独特视角。
随着AI技术的飞速发展,智能体(AI Agent)正重塑软件应用、内容创作和语音交互的格局。本文深入解析a16z团队对于2026年AI智能体的前瞻观点,揭示Prompt Box的消亡、面向智能体的内容优化,以及语音AI在医疗、金融等领域的突破应用。
Anthropic主导开发的Model Context Protocol(MCP)正成为AI应用与现实软件系统连接的行业标准。本文深度解析MCP的诞生、开源之路、安全挑战及未来发展,揭示其如何推动AI生态的开放与创新。
当AI Agent逐渐成为日常工具,Anthropic的Barry Zhang和Mahesh Murag却提出反直觉观点:不要再造更多Agent,而是构建可复用的“技能”。这场演讲给出了一个全新的Agent架构思路,解释了为什么真正限制Agent落地的不是智能,而是专业经验的封装方式。
这是一场来自11x一线工程师的真实分享,讲述他们如何为AI销售代表Alice构建“大脑”。文章将还原他们从失败的上下文堆叠,到知识库+RAG架构的转折过程,深入解析解析、存储、检索与可视化背后的工程取舍。
一场来自Harvey与LanceDB的联合分享,首次系统讲清楚企业级RAG在法律场景下面临的真实难题:复杂查询、超大规模数据、严格安全要求,以及为什么“评估”比算法本身更重要。
这场由 Bench 的 Damien Murphy 带来的 Workshop,用真实代码和现场 Demo 讲清了两个当下最火的概念:A2A 与 MCP。它不仅回答了“该用哪个”,更重要的是解释了“什么时候千万别用”,以及如何把它们组合成可落地的自动化系统。
在“AI正在取代工程师”的喧嚣中,Wisedocs 机器学习负责人 Denys Linkov 给出了一个更冷静、也更残酷的答案:问题从来不在技术,而在团队结构与认知。本文系统梳理他关于 AI 团队构成、通才与专才演化、以及何时该招聘人的一整套方法论。
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