AI in China and the United States
几个月前的一次私人晚宴上，黄仁勋显然说出了我一段时间以来的想法。美国在人工智能发展方面明显落后于中国。以下是一些原因。黄首先介绍了中国人工智能开发者（他估计有 100 万）与美国人工智能开发者（2 万）的比例。 [...]
Designing Effective Multi-Agent Architectures
关于代理和多代理系统 (MAS) 的论文从 2024 年的 820 篇猛增到 2025 年的 2,500 多篇。这一激增表明 MAS 现在是世界顶级研究实验室和大学的主要关注点。然而，存在一个脱节：虽然研究正在蓬勃发展，但这些系统在投入生产时仍然经常失败。大多数团队[...]
Reverse Engineering Your Software Architecture with Claude Code to Help Claude Code
这篇文章首次出现在 Nick Tune 的 Medium 页面上，经作者许可在此重新发布。我一直将 Claude Code 用于各种目的，我意识到的一件事是，它对系统功能（域、用例、端到端流程）了解得越多，[...]
The Agentic Commerce Revolution
30 年来，数字商务一直是一个目的地。我们“访问”网站、市场或应用程序。在这个单一的捆绑环境中，我们处理发现、比较和结帐。从产品页面到支付网关的整个网络架构都是建立在这个假设之上的。这个假设现在面临着第一个真正的[...]
关于人工智能扩展的残酷事实是，对于大多数组织来说，这并没有发生。尽管投资数十亿美元，麻省理工学院 NANDA 计划 2025 年的一份报告显示，95% 的企业生成式人工智能试点项目未能带来可衡量的业务影响。这不是一个技术问题；而是一个问题。这是一个组织设计问题。这种系统性的原因 [...]
Measuring What Matters in the Age of AI Agents
本文首次出现在 Mike Amundsen 的《我们过去的未来的信号》时事通讯中，经作者许可在此重新发布。我们早已过了人工智能辅助编码的新颖阶段。新的挑战是测量。我们如何知道所有这些增强功能——Copilot、Cursor、Goose、Gemini——是否真的让我们在重要的事情上做得更好？ [...]
The Five Skills I Actually Use Every Day as an AI PM (and How You Can Too)
本文首次出现在 Aman Khan 的 AI Product Playbook 时事通讯上，经作者许可在此重新发布。让我先说一些诚实的话。当人们问我“我应该成为人工智能产品经理吗？”我告诉他们他们问错了问题。这是我学到的：成为 AI PM 并不是要追逐 [...]
这篇文章首次出现在 Nick Tune 的 Weird Ideas 上，经作者许可在此重新发布。精心设计的系统提示将提高编码助手生成的代码的质量。它确实有所作为。如果您在系统提示中提供编写代码和测试的指南，编码助手将遵循 [...]
以下文章最初发表于 Mike Amundsen 的 Substack Signals from Our Futures Past 中，经作者许可在此重新发布。芝加哥一个多风的角落里有一家老旅馆，前门像黄铜镜子一样闪闪发光。每天早上，在客人到达台阶之前，就会有一个穿着灰色外套的高个子男人 [...]
我父亲的职业生涯是在一家大型公用事业公司担任会计师。他很少谈论工作；他很少谈论工作。当他进行专业谈话时，通常是与其他公用事业会计师进行谈话，而那些不这样做的人则难以理解。但我记得工作中的一个故事，这个故事与我们当前的订婚相关[...]
Generative AI in the Real World: Aurimas Griciūnas on AI Teams and Reliable AI Systems
SwirlAI 创始人 Aurimas Griciūnas 帮助技术专业人士过渡到人工智能角色，并与组织合作制定人工智能战略和开发人工智能系统。 Aurimas 与 Ben 一起讨论了他在过去几年中看到的随着生成式人工智能的兴起而发生的变化，以及我们代理的发展方向。 Aurimas 和 Ben 深入研究一些 [...]
表演卷轴。 Instagram、TikTok 和 Facebook 帐户。用于查询的单独联系电子邮件。演员网站的所有主要内容。但这些都属于人工智能“演员”蒂莉·诺伍德。这一创作代表了一种新的人工智能趋势，即人工智能“艺术家”，他们奇怪地代表了真实的人类（根据他们的创造者的说法，这是[...]
GPUs: Enterprise AI’s New Architectural Control Point
过去两年，企业迅速将大型语言模型集成到核心产品和内部工作流程中。最初的实验现已发展成为支持客户交互、决策和运营自动化的生产系统。随着这些系统的扩展，结构性转变变得越来越明显。限制因素不再是模型能力 [...]
我们已经进入后 ChatGPT 世界三年了，人工智能仍然是科技行业的焦点。 2025年，几个持续趋势加剧：人工智能投资加速；企业以更快的速度集成代理和工作流程自动化；寻求职业优势的专业人士的工具范围现在极其广阔。但目前还没有定论 [...]
人工智能实验室的叙述令人眼花缭乱：构建通用人工智能，释放惊人的生产力，并见证 GDP 的飙升。这是一个引人入胜的故事，特别是如果你是建造或投资新思维机器的人。但它跳过了使经济成为经济的部分：流通。经济不仅仅是生产。这是生产 [...]
MCPs for Developers Who Think They Don’t Need MCPs
以下文章最初出现在 Block 的博客上，经作者许可在此重新发布。最近，我在网上看到越来越多的开发者开始关注 MCP。 Darren Shepherd 的一条推文对此进行了很好的总结：大多数开发人员都是通过编码代理（Cursor、VS Code）引入 MCP，并且大多数开发人员都在努力 [...]
If You’ve Never Broken It, You Don’t Really Know It
以下文章最初发表于Medium，经作者许可在此重新发布。当你学习新技术时，你可以带着一种虚假的自信。您观看一些视频，浏览一些文档，获得一个可以运行的玩具示例，然后告诉自己，“是的，我已经做到了。”我已经做到了。它永远不会持续。一个 [...]
AI, MCP, and the Hidden Costs of Data Hoarding
模型上下文协议 (MCP) 确实很有用。它为开发人工智能工具的人们提供了一种标准化的方式来调用函数并从外部系统访问数据。您无需为每个数据源构建自定义集成，而是可以通过任何 AI 都能理解的通用协议公开数据库、API 和内部工具。然而，我[...]
