DigitalOcean

[DigitalOcean @ZHOcean001]

子智能体与智能体团队：颠覆全局的架构抉择

[Nainsi Dwivedi @NainsiDwiv50980]

https://t.co/yJIPMXbuAe

[DigitalOcean @ZHOcean001]

2028 全球智能危机

[✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧ @iamai_omni]

https://t.co/o6WgGeUHgZ

[DigitalOcean @ZHOcean001]

《智能体设计模式》

[ginobefun @hongming731]

《智能体设计模式》中文翻译计划启动

接下来的一周，我将通过 AI 初次翻译 → AI 交叉评审 → 人工精读优化的方式来翻译这本书，所有翻译内容将持续更新到开源项目：https://t.co/epeql3Ovmk

本书由 Antonio Gulli 撰写、谷歌 Cloud AI 副总裁 Saurabh Tiwary 作序、高盛 CIO Marco Argenti 鼎力推荐，系统性地提炼出 21 个核心智能体设计模式，涵盖从提示链、工具使用到多智能体协作、自我修正等关键技术。更难得的是，本书的所有版税都将捐赠给救助儿童会，这是一份真正属于开发者社区的公益之作。

前言部分精华概览
今天完成了前言部分的人工校对，完成的翻译内容我已发布到公众号 https://t.co/NL4P0kk10d，这里为大家梳理几个关键要点：

1. 来自行业领袖的深度洞见
谷歌 Cloud AI 副总裁 Saurabh Tiwary 在序言中指出，我们正在从构建「仅能处理信息的模型」，迈向创造「能够推理、规划和行动的智能系统」。他将智能体开发比作在画布上创作，而设计模式正是这块画布上的基本笔触。

高盛 CIO Marco Argenti 则以「权力与责任」为题，分享了他对智能体技术的深刻思考。他坦言自己最初是怀疑的——早期模型「被优化的目标是追求可信度，而非正确性」。但推理模型的出现带来了质的飞跃，他第一次试用智能体编程工具时，「感受到了那种久违的、如魔法般的火花」。

更重要的是，Marco 强调了专业精神和企业文化的重要性。在金融这样高风险的领域，智能体的失误代价巨大。他提出的三大原则值得所有开发者铭记：

- 为使命而构建：确保每个智能体都始于对客户问题的清晰理解
- 洞见未来，防患未然：预见失败模式，设计具有韧性的系统
- 启迪信任，不负所托：对方法保持透明，对结果负责

2. 什么是智能体系统？
书中给出了清晰的定义：智能体系统是一种能够感知环境、根据目标做出决策、并自主执行行动的计算实体。

不同于遵循固定脚本的传统软件，智能体系统具备以下核心特征：

- 自主性：无需持续人工监督即可行动
- 主动性：能主动发起行动以实现目标
- 反应性：能有效应对环境变化
- 工具使用：与外部 API、数据库或服务交互
- 记忆：在多次交互中保留信息
- 通信：与用户、系统或其他智能体交互

3. 智能体的演进层级
书中提出了一个实用的智能体分级框架：

- 0 级：核心推理引擎 - 大语言模型本身，仅基于预训练知识响应，无法感知当前事件。

- 1 级：连接外部的问题解决者 - 能够使用外部工具来解决超出预训练知识范围的问题。这是 RAG 技术的典型应用场景。

- 2 级：战略性问题解决者 - 具备战略规划、主动协助和自我提升能力。核心赋能技能是提示工程和上下文工程。它能够战略性地选择、打包和管理最相关信息，确保高效决策。

- 3 级：协作型多智能体系统 - 这是一次重大范式转变：不再追求单一全能的超级智能体，而是转向复杂的、协作式的多智能体系统。就像人类组织一样，由不同专家组成的团队协同工作，通过劳动分工和协调产生强大的协同效应。

4. 智能体的未来：五大假设
书中对智能体的未来提出了五个极具前瞻性的假设：

假设 1：通用智能体的崛起 - 从狭隘专家演变为能高可靠性管理复杂、模糊、长期目标的通用型选手。替代路径是「乐高式」的小型语言模型组合。

假设 2：深度个性化与主动发现目标 - 智能体将成为深度个性化的主动合作伙伴，不仅响应指令，更能预测需求，主动发现和支持用户的潜在目标。

假设 3：具身化与物理世界交互 - 通过与机器人技术结合，智能体将挣脱数字束缚，在物理世界中运作，弥合数字智能与物理行动的鸿沟。

假设 4：智能体驱动的经济 - 高度自主的智能体将成为经济中的积极参与者，创造新的市场和商业模式，形成超高效率的「智能体经济」。

假设 5：目标驱动的、可演化的多智能体系统 - 系统能基于声明性目标自主运作，动态修改多智能体工作团队的拓扑结构，在架构层面和指令层面实现真正的自我演化。

[DigitalOcean @ZHOcean001]

2030 年最重要的技能是什么？
它们不是技术性的，而是战略性的。
以下是耶罗恩・克拉伊詹布林克（Jeroen Kraaijenbrink）和世界经济论坛带来的关键见解。
塑造未来的技能，无关编码或数据：
而是关乎思维模式和领导力。

[Igor Buinevici @Igor_Buinevici]

The most important skills by 2030?

They’re not technical, they’re strategic.

Here are key insights from Jeroen Kraaijenbrink and the World Economic Forum.

The skills that will shape the future aren’t about coding or data:

They’re about mindset and leadership.

Top skills in the high-impact zone include:

A) Systems thinking
B) Creative thinking
C) Analytical thinking
D) Drive and self-awareness
E) Leadership and influence
F) Resilience and adaptability
G) Curiosity and continuous learning

These aren’t just nice extras:

They’re essential for thriving in a changing world and achieving real results.

Sure, digital tools and AI are important,

But they mean nothing without the human mind driving them.

The competitive advantage in 2030 will come from:

Faster action.
Sharper thinking.
Stronger leadership.

That’s the winning formula.

P.S. Which of these skills are you focused on developing?

♻️ Share this so your network can prepare for what’s ahead.

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📌 Investment MBA is launching soon:
The top community-powered investment program.
I will cover asset classes, portfolio management, etc.
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900+ leaders are already on the waitlist.

Subscribe to my newsletter at https://t.co/jTnaNRaV2d to submit your interest.

All waitlist members get my guide on:
How to build 7-figure wealth through long-term investing.

[DigitalOcean @ZHOcean001]

提示词工程正在逐渐消亡

迎来上下文工程时代

[Femke Plantinga @femke_plantinga]

Prompt engineering is slowly dying

Enter 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴

(Maybe not quite dead — but evolving into something far more powerful)

As AI grows from simple chatbots to 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗻𝗼𝗺𝗼𝘂𝘀 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀, clever prompts alone will not be enough. The real challenge is orchestrating an entire ecosystem of information and tools so the model can actually get things done.

So, what does context engineering look like in practice?

𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗼𝗻𝗲𝗻𝘁𝘀:
👤 User information: Preferences, history, and personalization data
⚒️ Tools & APIs: Calculators, search engines, or anything the LLM needs to complete the task
📖 Retrieved knowledge: Dynamic info from databases or external sources
💻 User input: The task or query itself
⛓️ LLM reasoning: The chain of thought and decision-making logic
🧠 Conversation memory: Previous interactions that provide continuity

𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 𝗽𝗹𝗮𝘆𝘀 𝗮 𝗰𝗿𝘂𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗿𝗼𝗹𝗲:
• Short-term memory: Lives in the context window, for the current conversation
• Long-term memory: Stored externally (vector DBs, knowledge bases) to persist preferences and past interactions

LLMs aren’t mind readers. Garbage in, garbage out still applies. The difference is now we’re thinking about the 𝗲𝗻𝘁𝗶𝗿𝗲 𝗽𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗼𝗳 𝗴𝗲𝘁𝘁𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗶𝗴𝗵𝘁 𝗴𝗮𝗿𝗯𝗮𝗴𝗲… 𝗜 𝗺𝗲𝗮𝗻, 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁… 𝘁𝗼 𝗼𝘂𝗿 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀.

The key question to ask yourself: “𝘊𝘢𝘯 𝘵𝘩𝘦 𝘓𝘓𝘔 𝘱𝘭𝘢𝘶𝘴𝘪𝘣𝘭𝘺 𝘢𝘤𝘤𝘰𝘮𝘱𝘭𝘪𝘴𝘩 𝘵𝘩𝘦 𝘵𝘢𝘴𝘬 𝘸𝘪𝘵𝘩 𝘸𝘩𝘢𝘵 𝘐'𝘷𝘦 𝘨𝘪𝘷𝘦𝘯 𝘪𝘵?”

Context engineering isn’t just the next step after prompts, it’s 𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀 𝘁𝗵𝗮𝘁 𝘀𝗲𝘁 𝗔𝗜 𝘂𝗽 𝗳𝗼𝗿 𝗿𝗲𝗮𝗹 𝘀𝘂𝗰𝗰𝗲𝘀𝘀.

[DigitalOcean @ZHOcean001]

数据之美

[Evan @StockMKTNewz]

Here’s how Americans 🇺🇸 spend their day

[DigitalOcean @ZHOcean001]

如何提高你的情商

[Always Keep Learning @AlwaysKeepL]

How to grow your emotional intelligence

[DigitalOcean @ZHOcean001]

系统设计生态系统的理解

[Shalini Goyal @goyalshaliniuk]

How Well Do You Understand the System Design Ecosystem?

Designing a modern, scalable system isn't just about picking the right database or breaking a monolith into microservices. It’s about understanding how all the layers, from infrastructure to orchestration work together like a well-organised machine.

Here’s a complete System Design Ecosystem, breaking it down into Core, Service, System, and Ecosystem layers. Whether you’re building your first backend or scaling to millions of users, these layers must work together perfectly to deliver performance, reliability, and scalability.

Here’s what each layer includes:

1. Core Layer
→ Databases, Load Balancers, Storage, Caching, CDN, DNS, Search, API Gateway
Foundational infrastructure that powers all modern apps.

2. Service Layer
→ Microservices, Message Queues, Service Discovery, Workflow Orchestration
Handles modularity, communication, and task management in a service-oriented architecture.

3. System Layer
→ Monitoring, Logging, Security, Observability, Failover & Recovery, Config Mgmt
Ensures visibility, reliability, and safety across distributed systems.

4. Ecosystem Layer
→ Orchestration (Kubernetes), CI/CD Pipelines, Scaling Strategies, Cost Management, Compliance & Governance
Brings everything together for scale, automation, compliance, and cost efficiency.

Save this if you're building scalable architectures or prepping for a system design interview. It's your blueprint to think beyond just services and build reliable ecosystems.

[DigitalOcean @ZHOcean001]

批判性思维≠分析性思维

[Scholarship for PhD @ScholarshipfPhd]

Critical Thinking ≠ Analytical Thinking

[DigitalOcean @ZHOcean001]

如何建立盈利的数字产品业务

[Empire Mindset | Wealth Architect @guideforman]

How to Build a Profitable Digital Product Business

[DigitalOcean @ZHOcean001]

数据库分类

[Krishna Agrawal @Krishnasagrawal]

Types of Databases

#Database #sql #nosql #mysql

[DigitalOcean @ZHOcean001]

AI永远不会取代的11项技能。

[Growth Labs @growthhub_]

11 Skills AI Will Never Replace.

(Bookmark it)

[DigitalOcean @ZHOcean001]

“战略性思维”（Strategic Thinking）的七个核心能力

[indigo @indigox]

找到一张旧图 - “战略性思维”（Strategic Thinking）的七个核心能力，周末分享给大家👀 这七种“心智力量”可以分为三大类：思考、讲述 和行动！

第一部分：思考 (Think)
这部分是战略思维的基础，包含了四种核心能力：

1. 长期思维 (Long Term Mindset) ：着眼于建立能够持久发展的事物。设定3-5年的长远目标；关注那些能够随着时间推移产生复利效应的系统；从“势头”（momentum）的角度思考，让优势持续累积。

2. 解决问题 (Problem Solving)：设计能够增加真实价值的解决方案。将模糊、宽泛的问题，重新定义为具体、可操作的问题；使用“五个为什么”（5 Whys）等工具，深挖问题的根本原因；将宏大的挑战分解成更小、更易于管理的部分。

3. 二阶思维 (Second Order Thinking)： 思考决策的连锁反应，而不仅仅是直接后果。不断追问“然后呢？”，以审视决策可能带来的各种权衡和取舍；规划出决策可能带来的第二层、甚至第三层的影响；利用情景规划（scenario planning）来探索未来的多种可能性。

4. 力量倍增器 (Force Multiplier)： 找到那些能够“四两拨千斤”、极大化成果的高影响力举措。利用杠杆（leverage）来放大成果；寻找可以被复制和规模化的成功模式（playbooks）或系统；投资于能够提升团队或个人整体能力的工具或人才。

第二部分：讲述 (Tell)
这部分强调将思考的成果转化为能够影响他人的信息。

5. 综合分析 (Synthesis)： 提炼信息，形成自己独特的观点（Point of View）。观察数据后，要追问“所以呢？”，挖掘其背后的商业含义；连接不同来源的信息点，找出其中的内在联系；留意信息中的矛盾之处和共同的线索。

6. 故事叙述 (Storytelling)： 用清晰且有说服力的叙事来传递观点。采用简单的叙事结构，例如：“挑战 → 核心理念 → 行动方案”；将枯燥的数据转化为直观的视觉化图表；根据听众的背景和关注点，量身定制你的故事。

第三部分：行动 (Act)
这是战略思维的最终落脚点，即做出明智的决策。

7. 决策制定 (Decision Making)： 运用逻辑和理性做出高质量的决定。区分“可逆的决策”和“不可逆的决策”；对于可逆的决策，要快速行动；通过权衡“预期影响”与“所需投入”，来确定各项选择的优先级。

策略思考是一个从“深度思考”到“有效沟通”，再到“明智行动”的完整闭环✨

[DigitalOcean @ZHOcean001]

图形驱动的一体化RAG系统！

RAG Anything是一个基于LightRAG的图形驱动、多功能文档处理RAG系统。

它支持单一综合框架内的所有内容模式。

100%开源。

[Avi Chawla @_avichawla]

A graph-powered all-in-one RAG system!

RAG-Anything is a graph-driven, all-in-one multimodal document processing RAG system built on LightRAG.

It supports all content modalities within a single integrated framework.

100% open-source.

[DigitalOcean @ZHOcean001]

推荐

[吕立青_JimmyLv 2𐃏26 @Jimmy_JingLv]

BibiGPT 新的 Chrome 插件 —— AI Watch Later 主打视频稍后看

无字幕视频，也能语音识别 + 双语对照翻译 + 字幕跟随滚动
当然咯，AI 总结和背后打通笔记软件这一套流程，都是通用的

浏览器插件主要是为了方便收集，唯快不破 + 异步总结，不操心。

[DigitalOcean @ZHOcean001]

试试好用不

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

使用在线 AI 制作 PPT 时，经常需要上传敏感数据来生成图表，总是让人担心信息泄露的问题。

今天在 GitHub 上发现了一款可完全本地运行的 AI PPT 生成工具：Presenton，能有效保护我们数据隐私。

支持 OpenAI、Gemini、Ollama 等主流 AI 模型、可自定义 HTML 模板，提供多种主题，还能通过 API 批量生成 PPT。

GitHub：https://t.co/ecz89yar7a

主要功能：

- 支持 OpenAI、Gemini、Ollama 等多种 AI 模型选择
- 完全本地运行，保护数据隐私不上传任何信息
- 自定义 HTML 模板，支持用 Tailwind 创建个性化设计
- 多种图片来源集成，包括 DALL-E 3、Gemini Flash、Pexels 等
- API 接口支持，可批量生成或集成到其他系统
- 导出 PowerPoint 和 PDF 格式，兼容主流办公软件

提供 Docker 一键部署和 Railway 云部署方式，启动后可在浏览器中使用。比较重视数据隐私的企业或个人可以试下。

[DigitalOcean @ZHOcean001]

如何微调和运行LLM

[Unsloth AI @UnslothAI]

We made step-by-step guides to Fine-tune & Run every single LLM! 🦥

What you'll learn:
• Technical analysis + Bug fixes explained for each model
• Best practices & optimal settings
• How to fine-tune with our notebooks
• Directory of model variants

🔗https://t.co/mgUHIZtQ7X

[DigitalOcean @ZHOcean001]

一个包含9个AI和ML youtube视频的播放列表

[ℏεsam @Hesamation]

This is a playlist of 9 AI & ML youtube videos you can’t miss as an AI engineer,

It’s 50+ hours of technical hands-on courses:

1. Neural Networks Zero to Hero (Karpathy)
https://t.co/ffdq7buycG
From micro-gradients to nanoGPT, code-first all the way.

2. Stanford CS336 (2025): Language Modelling from Scratch
https://t.co/0p7LUY8Dzm
A full-stack LLM bootcamp: data → training → serving → evaluation.

3. MIT 6.S191 (2025): Intro to Deep Learning
https://t.co/n7P1poXDEr
Transformers, diffusion, and modern DL in under 2 hours.

4. CS25: Intro to Transformers with Karpathy
https://t.co/CXeva0AMPM
Turns “Attention Is All You Need” into code you can actually deploy.

5. Stanford CS229 Guest Lecture: Building LLMs
https://t.co/Gn01aGHkkY
Behind the curtain of Stanford’s 2025 LLM stack.

6. Deep Dive into LLMs like ChatGPT
https://t.co/tIKBP2p7HK
3.5 hours of how GPTs really work under the hood.

7. Let’s Build GPT from Scratch
https://t.co/wqKHo4vmUr
200 lines of Python → a functional GPT. Watch, code, repeat.

8. Agentic AI by Stanford
https://t.co/4qO2hEbLvg
Gain an introduction to the concept of agentic AI language.

9. Transformers and Self-Attention
https://t.co/fZIsULEQlp
Introduction to the Transformers architecture from scratch

Hats off to @ordax for the list!

[DigitalOcean @ZHOcean001]

汇集了众多基于大语言模型（LLM）的应用程序，涵盖多智能体、多智能体协作规划（MCP）、检索增强生成（RAG）等诸多领域。
学习的最佳途径就是实践，而这个仓库提供了蓝图。

[ℏεsam @Hesamation]

this repo is gold! a collection of LLM apps with multi-agents, MCP, RAG and so much more.

the best way to learn is by building, and this repo provides the blueprint.

[DigitalOcean @ZHOcean001]

人工智能在大多数问题上已经超越了大多数人类。

[Bindu Reddy @bindureddy]

Ilya has emerged from hiding to proclaim that digital intelligence can do whatever biological intelligence can and he is 100% certain about it

I think there is zero doubt about this

Already, AI surpasses most humans on most problems.