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。
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。
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。
这场分享从AI工程师的日常痛点出发,解释了为什么“编译器”会在大模型时代重新成为关键基础设施。演讲者通过一个Embedding示例,展示了如何将Python函数编译为可跨硬件运行的中间表示,并提出:真正可扩展的AI部署,必须更靠近硬件。
本文讲述了Legora联合创始人Max Junior Strand如何在无法律背景下,带领团队用AI技术颠覆传统法律服务。文章深入解析了产品创新、技术架构、市场突破与团队成长背后的故事和洞见,为关注AI垂直应用与创业的读者提供独家一手视角。
本文基于Dylan Field在Y Combinator的访谈,深度还原Figma从创立到AI驱动产品创新的真实故事,揭示设计师在AI浪潮中的新角色、产品决策背后的独特洞见,以及创业路上的关键转折。适合关注设计、AI与创业交汇点的读者。
这场演讲不是在罗列RAG新名词,而是给出了一套“何时该用什么”的实战路线图。前Google搜索工程师David Karam用真实失败案例解释:RAG不是一次性架构设计,而是按影响和成本逐步叠加的工程决策过程。
这是一堂从最基础的关键词搜索讲起,逐步走向向量搜索与混合检索的实战课程。Elastic 的 Philipp Krenn 用大量现场演示告诉你:RAG 的成败不在模型,而在你是否真正理解“检索”这件事。
这场演讲不是炫技,而是一位一线构建者对企业级生成式AI落地的复盘。从多模态搜索的现场演示,到AWS上的分层架构,再到ROI与个性化的取舍,Randall Hunt分享了把POC真正推向生产环境时,最容易被忽视却代价高昂的经验。
Zep创始成员Daniel Chalef提出一个尖锐观点:AI Agent的记忆问题不在于检索不够聪明,而在于记忆建模从一开始就错了。他通过真实演示说明,单纯用向量数据库和RAG存“事实”,只会让无关信息污染记忆,最终放大幻觉。
这场演讲从一个现实问题出发:在复杂、密集的企业知识中,单纯依赖向量检索的RAG正在失效。Sam Julien结合真实系统演进过程,讲述了他们为何转向Graph-based RAG,以及这一转折带来的方法论启示。