图工程究竟是什么?
文章探讨了AI工程领域的新术语“图工程”。它并非新发明,而是对多Agent协作系统的宏观视角,通过节点和边映射工作流、状态和依赖关系,解决复杂系统的架构与调试问题。
文章探讨了AI工程领域的新术语“图工程”。它并非新发明,而是对多Agent协作系统的宏观视角,通过节点和边映射工作流、状态和依赖关系,解决复杂系统的架构与调试问题。
本文介绍了 Graph Engineering 的概念,即从线性的 Agent 循环转向图结构的工作流。文章详细讲解了如何利用 Claude Code 的动态工作流功能,通过五个步骤构建并行处理任务的 Agent 图,以解决上下文限制和执行效率问题,并探讨了在扩展到 1000+ Agent 时可能遇到的挑战及解决方案。
文章介绍了 Andrej Karpathy 推广的“循环工程”概念,即通过 AI 自动化循环(目标设定、规划、执行、验证)替代传统的单次 Prompt 交互。文章阐述了循环的核心要素,分析了适用场景,并以 AutoResearch 为例展示了其在模型训练中的成效。此外,文章还讨论了构建循环的五大组件,并提出了“双层循环”等进阶优化方法。
文章详细介绍了 Claude 的全新功能 'Cowork' —— 一个从单纯的聊天窗口演变为自主 AI 劳动力的执行引擎。作者通过 80 多小时的实战经验,讲解了 Cowork 的核心概念、正确的设置方法(如全局指令)、插件市场的生态(涵盖法律、营销等垂直领域),以及如何通过连接器(M365, Slack, Notion 等)将 Claude 无缝接入实际工作流,从而实现真正的自动化任务处理。
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式,并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式,该赛道仍有空白。针对论文小白,作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science:内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告;支持灵活接入 Codex、Claude 等模型;研究过程可回溯审核;支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识,项目已开源。
作者作为一家30多人AI公司的创始人,用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板,并将其封装为Skill;随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点,将中台包装成MCP,接入飞书登录与权限体系,实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页,并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产,期待AI原生的组织变革。
文章探讨了高级 AI Skill 的本质:不是把更多指令塞进一份文件,而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库,总结出五种组合模式:路由(判断调用哪个 Skill)、顺序(强制工作流程)、选择(按需分诊组合)、流水线(专业能力交接)和分层(Skill 与系统能力分工)。文章提出组合 Skill 的五个核心零件:路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈,并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点:Prompt 让 AI 听懂一次需求,Skill 固化一类做法,而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
本文基于 Latent Space 对 Lovable CTO Fabian Hedin 的专访,分析这家年化营收 5 亿美元、估值 133 亿的公司为何主动转型。Lovable 将把平台上 6000 万个应用的功能通过 MCP 服务器暴露给 ChatGPT、Claude 等 agent 直接调用,从'造应用'转向提供 capability。作者结合麦肯锡数据与 agent 框架爆发趋势指出:传统 SaaS 的界面价值将归零,商业模式需从卖界面转向卖能力。文章还给 SaaS 从业者、独立开发者和普通用户提出了三条启示:软件不会死,但会隐身。
花叔开源了名为huashu-excel的AI数据处理分析skill,用户丢入Excel或CSV即可用自然语言完成体检、清洗、对齐、分析、对账、交付、验图、质控八步流程,输出HTML/Excel/Word等格式报告。该skill针对大模型算错不报错的缺陷设计了合计对账、外部基准校验、独立agent复核等机制,并借鉴Anthropic角色激发研究提升分析质量。经十份真实公开数据(106万行电商明细、纽约市政预算等)压测,能独立拆解辛普森悖论、识别脏数据并给出可审计的业务结论。兼容Claude Code、Codex等多种agent,MIT协议开源。
文章介绍了“图工程”这一AI概念,区分了知识图和代理图。它主张通过设计围绕AI的工作流程,而非单一对话,来提升AI输出的质量和可靠性,适用于复杂的多步骤任务。