蚂蚁消金前端团队开发的“天工万象”是一款基于Multi-Agent架构的智能体平台，底层采用Langgraph实现，支持自我反思和自主规划工具使用。平台集成了网页开发专家、同业小qiu和全能小助手等智能体，分别处理中后台页面生成、同业数据分析和通用任务。通过ReAct范式，智能体能够动态决策和按需调用工具，解决了复杂任务中的突发噪声问题。平台还重构了上下文管理系统，支持跨机房记忆共享，提升了AI在业务场景中的应用效能。

在智能缺陷查重项目中，尽管使用了精心设计的Prompt和强大的LLM，模型仍产生数据不一致的“拼凑”结果。通过分析，发现问题的根源在于RAG数据库中的“信息断层”。索引阶段的“有损压缩”和检索阶段的“碎片化召回”导致LLM接收到的上下文信息不完整，从而产生“幻觉”或“创造性拼凑”。解决方案是确保信息原子性，使LLM接收到完整的结构化数据，最终输出数据一致的查重报告。

隐私信息检索（PIR）技术是安全多方计算中的核心技术，确保用户查询隐私不被泄露。PIR通过加密查询请求和结果，隐藏用户的访问模式和查询内容，广泛应用于医疗、区块链等高安全场景。其技术发展从理论可行性到实际部署，逐步优化计算效率和实用性，成为数据利用与隐私保护的关键基础设施。

AI工程实践正重演软件工程历史，追求形式化与可靠性。编译原理中的形式化定义为AI编程提供了理论基础，尤其是乔姆斯基谱系揭示了语言表达能力与可预测性的权衡。Prompt Engineering依赖非形式化指令，而Context Engineering则通过结构化系统提升可靠性。Anthropic的think tool将推理过程显式化，增强了可验证性与策略遵循，为复杂任务提供了模块化支持。未来，AI系统有望通过形式化理论实现精确规约与验证，推动高风险领域的自主智能体应用。

深度学习训练全流程拆解：从手写数字识别demo切入，详解前向传播、损失计算、反向传播、参数更新及循环训练五大核心环节。重点剖析激活函数、Dropout、归一化等关键技术如何解决过拟合、梯度消失等问题，并对比不同优化器优劣。PyTorch框架下，短短几行代码背后隐藏着DNN训练的完整数学原理与工程实践智慧。

购物车拖拽功能通过精细化控制与合理架构，提升了用户体验。功能包括长按触发、拖拽移动和松手放置三个步骤，复杂业务逻辑如分组、搭配购等通过 Weex 实现。优化了拖拽过程中的抖动与卡顿，确保流畅交互。整体方案结合前端与 Weex 的优势，实现了高效、稳定的拖拽体验。

云计算基础设施的稳定性是保障客户业务连续性的关键。阿里云通过自主可控技术、全局设计原则和严格的变更管理，构建了计算、存储、网络三位一体的高可用体系。云与客户责任共担，共同提升应用系统稳定性。阿里云不仅满足SLA，更追求极致稳定性，通过智能运维和故障演练，不断优化系统韧性，确保客户业务无感切换，助力企业行稳致远。

本文解读了Anthropic官方提示词优化策略，帮助用户充分发挥Claude等大语言模型的潜力。核心建议包括：清晰直接表达、使用多示例、触发思维链、XML标签结构化、预填充回复、提示链分解复杂任务、长文本处理技巧等。这些策略能提升Claude输出的准确性、一致性和质量，适用于复杂任务和结构化输出场景。

在iOS平台上使用MNN框架部署大语言模型时，针对聊天应用文字流式输出卡顿问题，提出了一套三层协同优化方案：智能流缓冲解决模型输出与UI更新频率不匹配，UI更新节流与批处理减少主线程压力，打字机动画渲染提升视觉体验。最终实现了流畅的本地LLM应用文字输出，接近在线服务的交互体验。

在当前Agentic AI技术快速发展的背景下，构建可靠、高效的AI Agent应用关键在于提示词工程、工作流设计和知识库构建。提示词分为系统提示词和用户提示词，优化提示词可提升AI表现；工作流设计建议使用DSL描述，避免自然语言的不精确；知识库则需结合RAG技术，利用向量数据库和关系型数据库提高信息检索精度。AI项目应快速验证，不断迭代。

Agentic AI时代，记忆成为智能体核心能力，涵盖感知、决策、记忆和行动四部分。记忆能力使智能体持续学习、保持对话连贯、提供个性化服务。记忆分类包括短期、长期、显式、隐式等，操作涉及编码、存储、提取等。智能体记忆通过LLM和外挂存储实现，技术演进迅速，多种Memory产品涌现，如MemoryBank、LETTA、ZEP等，各有特色，推动智能体记忆能力提升。

Cursor和Claude Code这对AI编程CP太有意思啦！一个像风风火火的行动派，三分钟就能撸出可运行页面；一个像严谨的思考者，连修bug都要先列TODO清单。日常CRUD用Cursor爽到飞起，遇到复杂系统设计还得靠Claude Code深度分析。最佳姿势是让它们组队——Cursor负责快速原型，Claude主攻技术难点，双剑合璧简直代码界的黄金搭档！

提示词工程是解锁大型语言模型潜力的关键，通过精心设计指令、背景信息和输出格式，引导AI生成高质量响应。它涉及角色设定、任务分解、思维链等技巧，提升模型在复杂任务中的表现。实战案例展示了其在电商和科研中的应用，未来趋势包括自动化提示、多模态交互和高度安全性。提示词工程正推动人机协作迈向新高度，成为智能时代的核心技能。

隐私集合运算（PSO）是大数据时代保护用户隐私的关键技术，涵盖隐私集合求交、交集计算与求并等核心协议。通过公钥密码学、混淆电路及OT技术实现，广泛应用于广告、金融、医疗等领域。PSO技术确保多方在隐私保护前提下进行数据协作，提升计算效率与安全性，为跨机构数据共享提供“可用不可见”的解决方案。

云迁移复杂多变，标准化工具难替代专家经验。大模型技术可复刻专家80%能力，通过结构化知识库、模块化生成和精准上下文，打造智能方案助手。AI虽能生成迁移方案，但需分层评测和人机协同优化。未来，AI或从规划者升级为执行者，推动自动化迁移和应用现代化改造。技术演进中，立足场景才能找到答案。

Cursor 是一款集成智能代码生成和对话式编程的开发工具，极大提升编码效率。通过实验分析，Cursor 后台与 LLM 交互，利用系统提示词和工具链完成代码编写、检索和规划任务。尽管在简单项目中表现优异，但在复杂项目中因上下文不足而受限。充分单元测试有助于提升 Cursor 的实用性。