2025 年 AI 编程工具遍地开花，但一个尴尬的现实是：工具越来越强，预期越来越高，落地却越来越难——speckit 的规范流程在企业需求的"千层套路"、海量代码面前显得理想化，上下文窗口频繁爆满让复杂任务半途而废，每次做类似需求还是要花同样的时间因为知识全在人脑里。本文记录了我从踩坑规范驱动工具，到借鉴 Anthropic 多 Agent 协作架构、融合上下文工程与复合工程理念，最终实现边际成本递减、知识持续复利的完整历程。如果你也在"AI 工具明明很强但就是用不好"的困境中挣扎，或许能找到一些共鸣。附带还有新的工作流下人的工作模式转变思考～
架构图是架构师、产品经理、开发工程师、测试工程师等各种角色之间进行沟通的语言和桥梁，让整个团队更能有效地协调工作。设计图不单单是架构师要掌握的，在一个产品的开发过程中，任何一个环节和角色都可以通过掌握不同的设计图来完成沟通。
随着大语言模型和多模态技术的蓬勃发展，非结构化多模态数据处理已经成为数据处理的重要组成部分。面对海量数据与复杂模型带来的挑战，传统大数据引擎在异构资源调度、Python生态兼容性等方面的局限性日益凸显。本文将详述基于异构融合底座Ray重构混元数据管道的相关工作，通过云原生调度融合、计算范式统一及平台化建设，构建高效灵活的新一代AI数据底座，并深入解析我们在容错、资源利用率、规模化、可观测性等方面的优化实践。
某次Code Review时发现一段逻辑明显写错了位置，询问作者为何如此实现，得到的回答让人无奈："我知道应该加在哪里，但那个文件已经几千行，几十个if-else嵌套在一起，需求排期很紧，评估了一下，要看懂那部分代码至少需要大半天，还不确定改完会不会影响其他逻辑，所以就先这样了。而且还有几个需求因为代码过于复杂，一直没能上线。" 回顾最近代码提交记录，类似的"绕道实现"出现了十余次。这种妥协正在形成恶性循环：每一次绕道都让原本该修改的模块更加复杂，下一个开发者面对同样需求时会发现理解成本更高，于是选择继续绕道。到了不得不改变的时候了，几个月前，我开始重构推荐系统粗排服务。
大模型的成功并非偶然——从早期符号主义AI的失败，到深度学习的崛起，再到Transformer的成功，每一次进化都是从无数被淘汰的算法、模型中艰难诞生。在这艰难曲折的探索中，人类智慧的金块无疑是AI头上的一盏明灯。反过来，大模型的进化经验，能否成为我们人类认知进化的营养？由此，我们破茧成蝶，与AI时代同频共振，开启认知与智慧的跃迁。
在人工智能的演进历程中，大语言模型展现出了令人惊叹的文本生成能力，但其“黑箱”特性也带来了显著挑战——模型经常产生看似合理但实际错误的“幻觉”回答，缺乏透明推理过程，且无法与外部世界交互获取实时信息。ReAct（Reasoning+Acting）通过将思考过程外显化和工具使用标准化，构建了一个可解释、可验证、可扩展的智能体架构。本文将深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对整个AI领域的深远影响。
长期以来，人工智能领域一直笼罩在“单体AGI”的假设之下，认为通用人工智能终将以一个全能的超级大脑形式降临。然而，Google DeepMind 的最新研究却打破了这一幻象，提出 AGI 的真正形态或许是一个由无数亚智能体（sub-AGI agents）组成的“智力拼图”。这意味着 AGI 不再是一个实体的诞生，而是一种由协作、沟通与市场机制共同催生的“系统状态”。当单一模型在成本与专业化面前遭遇瓶颈，多智能体协作不仅是技术的必然，更是经济逻辑的终点。本文将深度解析这一分布式 AGI 的演进逻辑，并探讨在这样一个“智能体社会”中，我们该如何构建全新的安全防御体系。
