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推荐阅读 20250617 ① 📈 2025 年中 AI 共识：技术、产品与资本新格局 - 2025 年被行业确立为 “Agent 之年”，但底层技术的发展并非简单的替代，而是 L2 推理模型与基础模型能力的持续深化。 - AI 行业呈现新版 “安迪-比尔定律”，Agent 执行任务时长的增速远超算力成本下降的速度，如何衡量与评估 Agent 能力的 benchmark 设计已成难题。 - AI 产品交付逻辑正从 “敏捷开发” 转向 “雕刻艺术”，即从一个无所不能的大模型中，通过限定边界来交付稳定可靠的结果。   📖 小宇宙： PPT 下载： AI 转录： ② ⚔️ 国产大模型同日竞技：MiniMax-M1 vs. Kimi-Dev-72B - MiniMax-M1 拥有全球最长的 100 万 token 上下文窗口和最强的智能体工具使用能力，并能轻松生成交互式 Web 应用和游戏。 - 月之暗面 Kimi-Dev-72B 专攻编程，在代码生成权威基准 SWE-bench Verified 上取得了全新的 SOTA 记录。 - 两者均采用大规模强化学习进行优化，并已开放模型权重，为开发者提供了强大的新工具。   📖 详细： ③ 🤖 LangChain 继续探讨热门话题：多智能体系统，建还是不建？ - 本文深入分析了 Cognition 与 Anthropic 两篇关于多智能体的文章，尽管标题看似对立，核心洞见却高度一致。 - 强调 “上下文工程” (Context Engineering) 是构建智能体应用的第一要务，它超越了传统的提示工程 (Prompt Engineering)，是系统成功的关键。 - 揭示了多智能体架构的核心原则：系统更适用于并行的“读取” 密集型任务（如研究），而非易产生冲突的“写入” 密集型任务（如编码）。   📖 详细： ④ 🧠 腾讯实习生硬核总结：Agent 与 RAG 入门与实战 - 亲历腾讯 IEG/WXG 项目，作者用“血泪 Debug 经验”为 AI 新手绘制 Agent 与 RAG 的入门路线图。 - 用“人话说明书”讲透两大技术核心，从 RAG 的检索增强生成到 Agent 的规划、记忆与工具使用。 - 一站式解决 AI 应用中的“幻觉”与“空谈”问题，帮助开发者从青铜快速上分，实现从理想到落地的跨越。   📖 详细： ⑤ 🧠 给 Staff+ 工程师的战略思维指南 - 战略思维是一种心态，而非单纯的技能，是连接技术执行与商业愿景的关键桥梁。 - 提供一套可落地的战略框架：从诊断与洞察出发，建立指导原则，并转化为连贯的行动 。 - 强调领导者需为工程师提供充分的业务与技术背景，并确保他们在关键决策桌上拥有一席之地。 📖 详细：

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