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Andrew Ng发布了一个全面的1小时课程，涵盖从LLM到图系统的AI工程知识，将数十年的知识浓缩在一小时内。
作者预测长期运行的代理与代理团队将成为未来范式，并引用Anthropic推出类似功能来佐证，认为模型会越来越适配这种模式。
一份关于使用Raft构建具有持久身份、记忆和共享工作空间的AI代理团队的指南，集成了Claude Code、Codex和Hermes等模型，用于自主业务功能。
一项统计显示，在生产中，89%的代理团队拥有可观测性，但只有52%运行评估，这引发了关于如何控制提示变更的问题。
A new open-source format for sharing and exporting Agent Team templates, enabling easy import/export among different agent systems like Raft, Bloom, and others.
本文详细介绍了如何构建用于投资研究的多智能体AI团队，使用了像TradingAgents和Bloome平台这样的开源项目。它强调，有效智能体协作的关键在于组织架构，而非模型智能。
Claude Code 发布了动态工作流功能，使得Claude能够为研究、安全分析、代理团队和代码审查等任务创建自定义框架，所有这些都在工具内原生实现。
Harness 是一个 Claude Code 插件，能根据一句话描述自动生成多 Agent 团队架构，内置 6 种协作模式和 100 套现成配置，帮助 Claude Code 从单兵作战变为团队协作。
A Korean developer released Harness, a Claude Code plugin that automatically generates agent team definitions and skills based on a single prompt. It includes six team architecture patterns and reports impressive A/B test results (60% quality improvement, n=15).
Open Envelope 提供了一个开放的JSON Schema，用于定义具有角色、交接、人工检查点和访问策略的AI代理团队，旨在实现跨框架的可移植性。
Anthropic的一位工程师展示了一个人如何协调五个AI智能体同时进行编码、测试、审查和部署软件，并编写了一份关于构建高效智能体团队的指南。
文章认为多智能体系统需要运行时基础设施层，而非更好的提示，引用了 MiniMax、OpenAI、Google 和 Anthropic 的发布。文章强调了工作者与验证者角色的分离以及多智能体设置的开销成本。
宣布在拥有24-128GB统一内存的系统上，可以使用NousResearch Hermes agents运行完全本地的智能体团队。每个智能体都有独立的Hermes会话，并通过本地协调器在长时间运行的任务上协同工作。