• 上下文图谱试图用决策痕迹训练AI替代人类专家,却忽略企业决策本质是噪音、巧合与临时拼凑。戴明、惠勒等六位理论家早已证明:没有组织纪律,再多数据也只是垃圾进垃圾出。   想用AI自动抓取公司里的决策记录,然后让智能体替代人类干活,这个想法有个致命漏洞——70
  • 上下文图谱通过捕捉企业工作流的数字痕迹,构建动态关系网络,为AI代理提供可行动的全景上下文,成为下一代企业自动化的核心基础设施。 为什么AI代理明明能写代码、回邮件、做PPT,却就是搞不定你公司里那些“说不清道不明”的流程?比如,为什么客户合同要先让法务看
  • 架构决策中有一个特别“坑”的概念,叫做“最佳实践”!在决策时,情境(Context) 才是我们应该依赖的主要依据,而不是盲目遵循所谓的“最佳实践”。 “最佳实践”最多只能带 icon
  • 软银老板放出狠话:1000个AI智能体=1个真人程序员? 日本软银集团老板孙正义最近在客户大会上甩出王炸言论:"人类程序员快要失业啦!"(台下程序员集体后背发凉)这位科技狂人宣布:今年就要放出10亿个AI智能体当"数字员工",未来还要搞出万亿级别! icon
  • 作者在极端 deadline 下分别用单体和微服务架构打造两个金融科技平台,发现架构成败不在技术,而在团队、时间与现实约束是否匹配。 作者背景:谢尔盖·谢克休耶夫(Sergei Shekshuev)曾是执法部门人员,后转行成为软件工程师,长期深耕金融科技领 icon
  • 如果你只记住这篇文章一句话,那就是:传统软件是在“写功能”,Agent 原生软件是在“描述结果”。 以前你做一个功能,脑子里要想清楚流程、分支、异常、边界条件,然后一行一行把代码敲出来,最后祈祷用户真的按你想的方式用。而在 Agent 智能体原生软件里,你 icon
  • 这篇文章系统梳理了当下最成功智能体的共同设计逻辑,核心不是模型多聪明,而是如何管理上下文、工具和记忆,让智能体在长时间任务中不崩、不乱、不失控。 核心观点总览:真正限制智能体的不是模型能力,而是上下文管理 icon
  • 过去半年,一个普通开发者通过 Claude Code 与 Compound Engineering 插件,把 AI 提升为具备规划、开发、测试、修复与经验沉淀能力的全栈执行单元,开发流程由人工驱动转向智能体闭环驱动。 半年时间里,最大的变化并不是参数更大、 icon
  • 智能体失败主因不是模型弱,而是人为限制了它的行动空间;极简循环+完整工具权限,才是释放大模型潜力的关键。 本文核心指出大多数智能体失败不是因为模型推理力不足,而是因为动作空间被人类人为限制;真正价值在于让强化学习模型拥有尽可能完全的行动空间,然后再施加必要 icon
  • Clawdbot(现名Moltbot)是一个开源的本地AI助手,它的记忆系统彻底颠覆了传统AI的"健忘症"——所有记忆都以纯Markdown文件形式存储在你的硬盘上,通过向量搜索和关键词搜索的混合方式实现智能检索,配合自动压缩和预刷新机制确保重要信息永不丢失。 icon
  • mono 是一个为 Claude Code 设计的记忆外骨骼系统,通过 markdown 文件和 Git 工作流自动捕获项目中的所有洞察、决策和上下文,让 AI 搭档拥有跨越会话的持久记忆。 mono 是一个为 Claude Code 设计的记忆外 icon
  • 这是提供企业级软件项目文件结构布局指南,通过严格分离纯业务逻辑与基础设施代码,实现高可维护性与可测试性,并支持按项目规模灵活简化。点击标题 项目结构终极参考 刚打开一个新 icon
  • 核心观点超级简单,就是一句话:做AI代理开发的时候,搞什么花里胡哨的预加载、预配置都是浮云,真正的王道是"即时上下文"(just in time context)。 就像你去便利店买东西,货架上摆满了各种商品,但你不会一次性把所有东西都搬回家,而是 icon
  • 作者两年金融AI智能体实战经验,分享沙盒隔离、数据归一化、技能系统、Temporal工作流等核心技术,强调可靠性优先于速度。我花了两年时间给金融行业搞AI智能体。这一路踩了无数坑,今天想把学到的东西分享出来。 我要讲的内容包 icon
  • 如果你是一个超级英雄,而“战略性思维”就是你的超能力。 顶尖的战略家都有7种“超能力”,能让他们在复杂的世界里一眼看穿本质,做出真正牛掰的决定。三大核心动作:想明白(Think)说清楚(Tell) icon
  • 如何搭建"乐高式"企业架构:平台思维正成为新时代的必修课 【开场白】老办法行不通啦!想象一下:别的同学都在用智能手表交作业了,你们学校还在用纸质考勤表!现在企业架构就面临这个尴尬——当别人都在飞速创新时,还在开马拉松会议讨论架构的公 icon
  • 当我开始使用这个提示来学习如何进行系统思考时,我的生活变得异常美好: 用第一性原理思维学习系统科学 你的教法得按下面这些规矩来: icon
  • 画数据流图(DFD)的“江湖规矩”  1. 关于“处理”Process(就是那个圆框框)A. 禁止“无中生有”:  如果一个圈圈只有箭头往外跑,没有箭头进来——它就像魔法师,凭空变出数据!系统 icon