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  • 01

    Hermes Agent深度解析:构建能够持续学习和成长的AI系统

    Hermes Agent 是 Nous Research 推出的一个可进化 Agent 系统,它通过 Memory、Session Search、Skills、Curator 等模块,实现了从“会回答”到“会做事”的转变。本文将深入解析 Hermes 的架构设计,探讨如何构建一个能够持续学习和成长的 AI 系统。

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  • 03

    Vibe Coding 不是偷懒:AI 编程正在改写工程控制权

    这篇文章从 Karpathy 对 Vibe Coding 的原始定义出发,结合 Addy Osmani 对 AI-Assisted Engineering 的区分、Claude Code 的 agentic coding 形态,以及 Stanford AI Index 2026 的数据,讨论 AI 编程为什么把工程重点从亲手实现推向定义约束、验证结果和承担后果。

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  • 04

    AI 效率革命:为何越“省力”越累?

    AI 确实提升了知识工作的产出速度,但它并没有自动换来更多自由时间。真正被改写的不是效率本身,而是组织如何重新定义工作量、竞争基准与个人价值。

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  • 05

    LLM Wiki:超越 RAG 的持久化知识积累范式

    大多数人使用 LLM 与文档交互的方式是 RAG:每次查询时从头检索、拼凑答案,没有任何东西被真正"建立起来"。LLM Wiki 提出了一种完全不同的思路:让 LLM 持续维护一个结构化 wiki,把知识积累成可复合的持久工件,并利用 LLM 把维护成本压到接近零。

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