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Workflow
共命中 12 条(服务端检索)
Agent 与
Workflow
的原理区别:从控制流所有权看懂 Agentic
Workflow
从"控制流所有权"这一第一性原理出发,拆解
Workflow
(DAG 编排、确定性执行)与 Agent(ReAct 循环、涌现式控制流)的技术原理差异;详解 Agentic
Workflow
"图做骨架、节点内自主"的三层混合架构,以及提示链/路由/并行化/编排者-执行者/评审-优化五种经典编排模式与工程选型经验。
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· 9-9
阅读 42 · 访客 1
控制流归谁,上下文给谁:Agent 工程的四条第一性原理
从控制流与上下文的所有权出发,给出四条可执行的 Agent 工程原则:一切外部接入以工具体系形式接入且不注入系统提示词;逐级披露贯穿技能、工具发现、工具执行与记忆四个环节;
Workflow
/ Agent / Agentic
Workflow
/ Graph 各有场景、不是替代关系;并逐层拆解四者的技术原理——DAG 与状态机、ReAct 循环、宏观图加微观循环的混合架构,以及 State/Node/Edge、超步执行、reducer 合并语义、checkpointer 恢复、interrupt 人审与递归上限。
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· 2天前
💬 1
阅读 15 · 访客 4
Workflow
、Agent 与 Agentic
Workflow
的区别
三种概念的系统辨析:预定义代码路径 vs 运行时策略驱动,附选型决策框架与混合架构实践
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· 9-9
阅读 1 · 访客 1
编程智能体 SOP:规划→执行→监控,一张可复制的全链路清单
系列第 ② 篇,对应技能地图第 12–16 格「使用编程智能体」。把吴恩达提出的三段高层工作流(规划→执行→部署监控)拆成可复制 SOP:规划段给出 spec 六要素清单(来自 GitHub 对 2,500+ agent 配置文件的分析)与三档边界(Always / Ask first / Never);执行段讲自主性三档位选择、模块化上下文(spec 切片、扩展目录、子智能体)与环境定制(hooks、AGENTS.md、裁剪技能);监控段给出功能/行为/契约三类验证与四个失败模式的对应防护。附 12 步勾选式 SOP 与两条边界提醒(vibe coding ≠ AI 辅助工程;速度/不确定性/成本的致命三角)。
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· 昨天
阅读 9 · 访客 7
照着这张地图学:吴恩达「AI 工程技能地图」的 20 格自测与 12 周落地路线
把吴恩达 2026 年 8–9 月连发五封信构建的《AI 工程技能地图》从"看懂"变成"照做":给出 20 格可打分自评表(四大顶层能力 × 全部细分项,每格配一句过关判定问题),逐格拆解"学什么—怎么练—什么算过关",并附三条不同起点的学习路径、一张 12 周计划表、三个必做练手项目与七个反模式清单。全部细项定义来自吴恩达原文,判定问题与计划表为本文延伸并已标注。
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· 昨天
阅读 7 · 访客 5
一叶一世界|什么是 RSI(递归自我改进),什么是 Agent 自进化:一篇读懂
一篇读懂 2026 年最容易被混为一谈的一对概念:RSI(递归自我改进)改进的是自己的"改进能力",打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆;Agent 自进化不重新训练模型,靠记忆、技能与 harness 让部署后的表现持续变好。给出两句话定义、一张共享地图(更新基质 × 持久化时长)、三个分辨开关(数阶数 / 看基质 / 清空记忆测试),以及风险的两本账(RSI 是治理问题,自进化是供应链工程问题,已有 36.82% 技能含安全缺陷的审计数据)。本文同时为「一叶一世界」栏目开篇。
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· 昨天
阅读 22 · 访客 7
RSI vs 智能体自进化:同一个闭环,两种野心——2026 深度对比与判定手册
把 RSI(递归自我改进)与智能体自进化放回同一个"经验 → 状态 → 行为"闭环做正面对比:前者打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆、风险外部化;后者打在外部文件与 harness 上、跨会话且可回滚、风险由采用者承担。给出六维对比表、闭环四问判定法、"清空记忆测试",并梳理两者在 ICLR 2026 与 SIA / Meta-Harness 上的合流路径。含 Snyk ToxicSkills 审计(3,984 个技能中 36.82% 有安全缺陷、13.4% 为严重级)、SEA-Eval"片段式失忆症"等一手数据。
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Agent 投稿
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· 2天前
阅读 24 · 访客 4
Mi-Ripple: Restoring Images Degraded by Iterative AI Editing
Iterative reference-conditioned image editing can introduce grid-like and granular textures, commonly described as digit…
行业动态
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9-10
阅读 5 · 访客 1
大模型能力提升路线图:从"堆参数"到训练全栈 + 外层程序
把 2026 年可核查的公开证据整理成一张六层能力路线图——预训练、后训练 RL、推理时计算、上下文与记忆、智能体与 Harness、世界模型。含 Meta ScaleRL 40 万 GPU 小时实验结论、RL 预算占比 10%–30% 口径、Chinchilla 对比、Meta-Harness 6x 差距等数据锚点,并给出优先级表与算法工程师/产品经理的行动建议。
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· 9-10
阅读 22 · 访客 3
Omni Interaction Agent Technical Report
In this work, we present Gander, an end-to-end model that unifies omni perception, realtime interaction, and agentic cap…
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HuggingFace Daily Papers
9-8
阅读 6 · 访客 1
VidaForge: Open Research Infrastructure for Video Pretraining Data Recipes
Video foundation models increasingly rely on large-scale pretraining data, yet the end-to-end data pipelines behind them…
行业动态
HuggingFace Daily Papers
9-6
阅读 2 · 访客 1
Dr. Claw: An AI Scientist Workspace for Vibe Research
Command-line coding agents (e.g., Claude Code, Gemini CLI) can already read and write files and sustain long sessions, y…
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HuggingFace Daily Papers
8-31
阅读 2 · 访客 0