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上周末白宫蛐蛐阿里，今天千问App正式公测，实测了10+个场景，用户体验上好上很多，界面变得简洁了不少，这波，很不阿里..
作为企业本地化首选模型，qwen系列模型在开源路上开枝散叶，
惟愿国产AI越走越远~
作为企业本地化首选模型，qwen系列模型在开源路上开枝散叶，
惟愿国产AI越走越远~
让白宫“破防”的阿里千问，我替你们测了...
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字节也下场卷AI编程模型了，AI Coding是不是「兵家必争之地」？
推出的CodingPlan计划还是性价比蛮高的🤔🤔
推出的CodingPlan计划还是性价比蛮高的🤔🤔
字节终于下场卷AI编程了！一手实测豆包Code模型，9.9包月？
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我用两个小时复刻了王老吉风格的「青岛白啤」广告片…
这两天拆解了一下汤臣倍健那个“南极”AI广告，发现他们是用 TapNow 来实现的，还有实现路径和思路，体验了几个小时，搓出来了个小片子，说下感受：
1、一款 AI 产品，最重要的是尽可能降低用户的使用门槛，包括界面的引导，是否能够快速给用户反馈，以及提供一些实用的思路和角度。目前他们把所有的工作流进行了开源，打造了一个开源的创作者生态，能够很好地复刻其他成熟的 AI 视频，我觉得这个思路比较好。
2、我认为TapNow有几个比较有趣的功能，比如一键拉片、分镜镜头管理节点等，这些功能模块对于没有设计&导演基础的人非常友好…
3、开源生态，TapNow 把“南极”大片这个项目的「全部创作画布」都开源了，而且在他们官网的 TapTV 上（app.tapnow.ai），把每个片子导演的每一个分镜、每一条 Prompt、每一次修改尝试，都摊开来给到用户去学习，视频创作者开源生态很不错。
4、在使用过程中，如果没有思路，也可以上传一个已经验证过的成熟电影片段，或者是当下的一些 TVC 影片，直接上传后，平台会针对你上传的镜头逐帧分析，生成多个镜头语言和镜头脚本。通过 AI 的方式帮助你生成每一个片段，提供 TVC 样式或宣传片等各种思路和想法，供你复刻参考。
你需要做的是，把你自己的产品和相关内容上传到平台，供平台进行参考和选择。
在选择模型时，可以根据需求使用SOTA模型、NanoBanana、Veo3.1、可灵、即梦等不同模型。
5、没搞过TVC的人也能这种方式复刻出一个青岛白啤的广告宣传片。比如我，详细的步骤都放在mp.weixin.qq.com
我用两个小时复刻了王老吉风格的「青岛白啤」广告片，分享给大家。
工作流也开源了：app.tapnow.ai
「开盒即用」是AI产品面向C端用户的第一要义…
这两天拆解了一下汤臣倍健那个“南极”AI广告，发现他们是用 TapNow 来实现的，还有实现路径和思路，体验了几个小时，搓出来了个小片子，说下感受：
1、一款 AI 产品，最重要的是尽可能降低用户的使用门槛，包括界面的引导，是否能够快速给用户反馈，以及提供一些实用的思路和角度。目前他们把所有的工作流进行了开源，打造了一个开源的创作者生态，能够很好地复刻其他成熟的 AI 视频，我觉得这个思路比较好。
2、我认为TapNow有几个比较有趣的功能，比如一键拉片、分镜镜头管理节点等，这些功能模块对于没有设计&导演基础的人非常友好…
3、开源生态，TapNow 把“南极”大片这个项目的「全部创作画布」都开源了，而且在他们官网的 TapTV 上（app.tapnow.ai），把每个片子导演的每一个分镜、每一条 Prompt、每一次修改尝试，都摊开来给到用户去学习，视频创作者开源生态很不错。
4、在使用过程中，如果没有思路，也可以上传一个已经验证过的成熟电影片段，或者是当下的一些 TVC 影片，直接上传后，平台会针对你上传的镜头逐帧分析，生成多个镜头语言和镜头脚本。通过 AI 的方式帮助你生成每一个片段，提供 TVC 样式或宣传片等各种思路和想法，供你复刻参考。
你需要做的是，把你自己的产品和相关内容上传到平台，供平台进行参考和选择。
在选择模型时，可以根据需求使用SOTA模型、NanoBanana、Veo3.1、可灵、即梦等不同模型。
5、没搞过TVC的人也能这种方式复刻出一个青岛白啤的广告宣传片。比如我，详细的步骤都放在mp.weixin.qq.com
我用两个小时复刻了王老吉风格的「青岛白啤」广告片，分享给大家。
工作流也开源了：app.tapnow.ai
「开盒即用」是AI产品面向C端用户的第一要义…
00:59
9 22
分享一个用 AI 来梳理自己的思路、方法论，并且提炼重构成一个关键词的场景。
🔗 mp.weixin.qq.com
这个需求点来源于自身，我在一些公开场合进行分享或者是企业做AI内训的时候，有时候会觉得自己讲的东西干货满满(emm自吹一下)，但听众听完后，好像总缺少一个能“拎得走”的记忆点，或者一个有足够说服力的“框架”。
比如你分享了一个“内容创作SOP”，逻辑严密，但在团队里推行时，大家经常记不住流程。
缺少一个锚点，
我们过往所有的认知、经验和思路，就像是“原矿”，它有价值，但太零散、太原始，我们不会轻易表达出来。
这时候，该怎么办？直到前阵子，我想起之前老秦的一篇文章里面，课程设计方法论和他写的一篇推文，给了我一个极大的启发：模型框架很重要。
IDEART框架，每一个字母对应一个词汇，每一个词汇对应他们的方法论，串联起来，既能代表他们公司的形象，又能形成记忆锚点。
我们熟知的SMART原则、GROW模型；AIDA模型等等都是如此。
可问题是，提炼框架太难了。
它需要深厚的功力、敏锐的洞察和高度的凝练。“提炼”、“凝练”？这不正是AI最擅长的工作吗？
所以写了个prompt，专门处理这个事，就叫「概念铸造师 & 传播抓手」吧..
🔗 mp.weixin.qq.com
这个需求点来源于自身，我在一些公开场合进行分享或者是企业做AI内训的时候，有时候会觉得自己讲的东西干货满满(emm自吹一下)，但听众听完后，好像总缺少一个能“拎得走”的记忆点，或者一个有足够说服力的“框架”。
比如你分享了一个“内容创作SOP”，逻辑严密，但在团队里推行时，大家经常记不住流程。
缺少一个锚点，
我们过往所有的认知、经验和思路，就像是“原矿”，它有价值，但太零散、太原始，我们不会轻易表达出来。
这时候，该怎么办？直到前阵子，我想起之前老秦的一篇文章里面，课程设计方法论和他写的一篇推文，给了我一个极大的启发：模型框架很重要。
IDEART框架，每一个字母对应一个词汇，每一个词汇对应他们的方法论，串联起来，既能代表他们公司的形象，又能形成记忆锚点。
我们熟知的SMART原则、GROW模型；AIDA模型等等都是如此。
可问题是，提炼框架太难了。
它需要深厚的功力、敏锐的洞察和高度的凝练。“提炼”、“凝练”？这不正是AI最擅长的工作吗？
所以写了个prompt，专门处理这个事，就叫「概念铸造师 & 传播抓手」吧..
3 04
10 个让 Multi-Agent 系统更稳健的实操建议
看完一泽关于“有效的 Context 工程”的分享后，里面提到了关于Multi-Agent，然后跟朋友Ivan聊了一些关于Agent实践的讨论，几点建议分享给大家，欢迎大家指点、补充。
1、简化为王，先稳再多
很多场景下，一个“单Agent + 工具链 (RAG/Tools)”的架构，已经能高效地解决绝大多数问题。先从最简单的架构开始，验证其核心价值。确认可靠并且业务实在需要后再拆分为多智能体协作。
2、Prompt 优先
系统的效果差，根源往往不在于架构，而在于每个 Agent 的 Prompt 本身设计不足。先把每个 Agent 的 Prompt 优化到最小可行高效，再考虑扩展。
3、契约式交互，控制输出，不控过程
为每个 Agent 规定固定的输入/输出结构（schema），关注最终产物一致性，而非中间推理细节。在 Agent 间使用统一的格式（如 JSON、YAML 或模板化文本）传递信息，防止语义漂移。
4、引入Router Agent，实现路由与规划
Router Agent引入，进行统一调度：规划、拆解，重构等等，智能模型路由再选择轻量级或者重量级模型。
5、逐个升级，不全量替换；灰度测试 + 输出漂移监控
- 一次只更新一个 Agent；使用 shadow 模式对比新旧版本输出差异，避免系统级崩溃。
- 小流量灰度验证新模型；对比输出语义相似度，防止迭代后质量下降。
（通过 embedding 语义相似度 + 结构一致性校验实现自动监控，再结合人工抽样与 LLM 评估闭环）
6、建立“观察者” Observer Agent
设置监控 Agent 评估系统整体输出质量、异常率、任务成功率，触发告警或回滚。
7、共享记忆中心，打破信息孤岛
让所有 Agent 共用同一Memory Store（如向量数据库），避免信息割裂或记忆污染。
8、日志与回放机制
保存每个节点输入输出，支持 replay 与 diff 检查，快速定位问题节点。
9、冻结核心节点，松绑边缘节点
关键逻辑节点保持稳定版本；辅助 Agent 可灵活替换或动态加载。核心节点要包括“对抗性测试”和“边界情况”
10、Human-in-the-Loop
人类的纠偏、确认和监督是系统安全的最后一道防线。
多智能体复杂度高，调试成本高，维护成本指数增加，非必要真是无需搞…
欢迎大家补充更多心得！
看完一泽关于“有效的 Context 工程”的分享后，里面提到了关于Multi-Agent，然后跟朋友Ivan聊了一些关于Agent实践的讨论，几点建议分享给大家，欢迎大家指点、补充。
1、简化为王，先稳再多
很多场景下，一个“单Agent + 工具链 (RAG/Tools)”的架构，已经能高效地解决绝大多数问题。先从最简单的架构开始，验证其核心价值。确认可靠并且业务实在需要后再拆分为多智能体协作。
2、Prompt 优先
系统的效果差，根源往往不在于架构，而在于每个 Agent 的 Prompt 本身设计不足。先把每个 Agent 的 Prompt 优化到最小可行高效，再考虑扩展。
3、契约式交互，控制输出，不控过程
为每个 Agent 规定固定的输入/输出结构（schema），关注最终产物一致性，而非中间推理细节。在 Agent 间使用统一的格式（如 JSON、YAML 或模板化文本）传递信息，防止语义漂移。
4、引入Router Agent，实现路由与规划
Router Agent引入，进行统一调度：规划、拆解，重构等等，智能模型路由再选择轻量级或者重量级模型。
5、逐个升级，不全量替换；灰度测试 + 输出漂移监控
- 一次只更新一个 Agent；使用 shadow 模式对比新旧版本输出差异，避免系统级崩溃。
- 小流量灰度验证新模型；对比输出语义相似度，防止迭代后质量下降。
（通过 embedding 语义相似度 + 结构一致性校验实现自动监控，再结合人工抽样与 LLM 评估闭环）
6、建立“观察者” Observer Agent
设置监控 Agent 评估系统整体输出质量、异常率、任务成功率，触发告警或回滚。
7、共享记忆中心，打破信息孤岛
让所有 Agent 共用同一Memory Store（如向量数据库），避免信息割裂或记忆污染。
8、日志与回放机制
保存每个节点输入输出，支持 replay 与 diff 检查，快速定位问题节点。
9、冻结核心节点，松绑边缘节点
关键逻辑节点保持稳定版本；辅助 Agent 可灵活替换或动态加载。核心节点要包括“对抗性测试”和“边界情况”
10、Human-in-the-Loop
人类的纠偏、确认和监督是系统安全的最后一道防线。
多智能体复杂度高，调试成本高，维护成本指数增加，非必要真是无需搞…
欢迎大家补充更多心得！
1 04
这两天一直在看吴恩达和Andrej Karpathy两位大佬新出的教程，很有收获，推荐给大家。
- 吴恩达推出了全新的《Agentic AI》课程，教我们如何构建能够思考、规划并行动的智能体；
- AK在前天开源了“nanochat”项目，让我们能以极低的成本，从零开始复现一个微缩版的ChatGPT。
这两者结合来看，非常有意思，恰好是AI学习的两个核心方向：
一是向上走，聚焦应用，将AI作为强大工具，构建解决实际问题的复杂系统；
二是向下探，深入原理，亲手搭建大模型，彻底理解其背后的魔法。
先说 Agentic AI，它代表了一种构建软件的全新方式，利用 LLM 完成复杂任务中的部分或全部步骤。核心是 四大“Agentic”设计模式：
- Reflection：让 Agent 自我复盘、迭代改进；
- Tool Use：让 LLM 会调工具；
- Planning：把复杂任务拆成可执行子任务并动态调整；
- Multi-Agent：像公司分工一样组织多个专长 Agent 协同完成复杂工作。
这门课程不依赖任何特定框架，用纯Python代码从零开始实现每个模式。
🔗 www.deeplearning.ai
再来看 nanochat，AK佬一直以其“从零复现”的教学风格而闻名，这次发布的从零构建 LLM 训练和推理的项目也不例外。
nanochat 用大约八千行代码把训练与推理的全链路拼成闭环：
分词 → 预训练 → 中期训练 → SFT → 评测 →（可选）RL → 推理引擎 + WebUI，全都打包在一个尽量极简、可读、可 hack 的代码库里。
基本上跟着操作完成就可以链接LLM训练的所有步骤了。。你可以在云端开一台 8×H100 机器，几小时后就能和自己的小模型对话，写诗讲故事，做基础题。
项目🔗：github.com
项目Guidebook：github.com/discussions/1
AI时代，既要能驾驭它解决问题的“术”，也要能理解它运行逻辑的“道”。
等你做出第一个可用的 Agent、跑完第一份 report card，
你会发现：
AI 不再神秘，它只是你的新生产力。
- 吴恩达推出了全新的《Agentic AI》课程，教我们如何构建能够思考、规划并行动的智能体；
- AK在前天开源了“nanochat”项目，让我们能以极低的成本，从零开始复现一个微缩版的ChatGPT。
这两者结合来看，非常有意思，恰好是AI学习的两个核心方向：
一是向上走，聚焦应用，将AI作为强大工具，构建解决实际问题的复杂系统；
二是向下探，深入原理，亲手搭建大模型，彻底理解其背后的魔法。
先说 Agentic AI，它代表了一种构建软件的全新方式，利用 LLM 完成复杂任务中的部分或全部步骤。核心是 四大“Agentic”设计模式：
- Reflection：让 Agent 自我复盘、迭代改进；
- Tool Use：让 LLM 会调工具；
- Planning：把复杂任务拆成可执行子任务并动态调整；
- Multi-Agent：像公司分工一样组织多个专长 Agent 协同完成复杂工作。
这门课程不依赖任何特定框架，用纯Python代码从零开始实现每个模式。
🔗 www.deeplearning.ai
再来看 nanochat，AK佬一直以其“从零复现”的教学风格而闻名，这次发布的从零构建 LLM 训练和推理的项目也不例外。
nanochat 用大约八千行代码把训练与推理的全链路拼成闭环：
分词 → 预训练 → 中期训练 → SFT → 评测 →（可选）RL → 推理引擎 + WebUI，全都打包在一个尽量极简、可读、可 hack 的代码库里。
基本上跟着操作完成就可以链接LLM训练的所有步骤了。。你可以在云端开一台 8×H100 机器，几小时后就能和自己的小模型对话，写诗讲故事，做基础题。
项目🔗：github.com
项目Guidebook：github.com/discussions/1
AI时代，既要能驾驭它解决问题的“术”，也要能理解它运行逻辑的“道”。
等你做出第一个可用的 Agent、跑完第一份 report card，
你会发现：
AI 不再神秘，它只是你的新生产力。
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