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。
《Building Microservices》这本书是吃透微服务的大部头，本文基于全书内容，系统性地阐述了微服务架构的设计原则、实施策略与挑战，从微服务的核心概念出发，延伸到架构设计、服务拆分、集成技术及规模化实践，为开发者提供了构建稳健微服务体系的指导框架。
12月30日，Meta宣布完成一笔重量级并购，以数十亿美元的价格收购AI Agent产品Manus背后的公司“蝴蝶效应”。这是Meta成立以来金额排名第三的收购，仅次于WhatsApp和Instagram。交易完成后，蝴蝶效应将保持独立运营，其创始人、腾讯青腾校友肖弘将出任Meta副总裁。这笔交易的推进异常迅速。多位接近交易的人士透露，从双方正式接触到最终达成协议，整个谈判周期仅十余天。据悉，在收购发生前，蝴蝶效应正以约20亿美元的估值推进新一轮融资。Meta对Manus的兴趣并非偶然。扎克伯格及多位Meta核心高管均为Manus的长期用户。在Meta近期重组AI研究体系、高薪引入顶尖研究人员，并持续加大算力投入的背景下，这笔收购被视为其推进“超级智能”战略的关键一步。蝴蝶效应成立于2021年，早期以浏览器AI插件Monica切入市场，成为中国AI行业中少数实现盈利的应用产品。2024年3月，公司推出通用AI Agent产品Manus，能够调度多种工具完成复杂任务，上线后迅速在国内外引发关注。
"明天有个汇报，今晚必须交最终稿 PPT..." 这场景熟悉吗？ 年底到了，又到了写 PPT 的"煎熬季"，也许你正在为写 PPT 而绞尽脑汁、通宵达旦。这一次，你可以给 CodeBuddy 一个写 PPT 的机会，本文将详细地手把手实操，助力大家写好 PPT。
在大模型满天飞的今天，我们是甘心做一个只会调用 OpenAI.chat.completions 的 API 搬运工，还是想真正弄懂那个黑盒子里到底发生了什么？本文将用最朴素的代码，完整的实现一个小型LLM。当你亲手写出 Attention 层的矩阵乘法，亲眼看到模型从输出乱码到学会说话，你会发现：大模型，其实也没那么可怕。
知识库作为IMA的核心功能，合理的架构设计是业务发展的重中之重。本文会分享IMA知识库从0到 1的架构设计，围绕可拓展性、可用性、安全性等方面，分享在构建系统的过程遇到的困难和我们的解决思路。
近一年，围绕大模型的 Agent 方案呈现井喷态势。从自动化流程、开发辅助，到复杂任务编排，Agent 几乎成为所有 AI 应用的默认形态。 但在实践中，许多系统很快遇到一个共同问题：任务流程越来越复杂，模型的行为却难以预测，失败原因也难以定位。 要理解这一现象，视角需要下沉到 Agent 的底层执行方式。在大多数 Agent 系统中，模型并不是持续自主地完成任务，而是通过一系列推理、行动和反馈来推进流程。 ReAct 范式正是对这一执行过程的抽象总结。它为 Agent 提供了一种清晰、可控的工作链路，使复杂任务能够以结构化的方式逐步完成。 本文将围绕 ReAct 展开，解析其原理、架构设计、适用场景，并结合代码示例说明它在 Agent 系统中的具体实现方式。
