AI智能体自发互传'便签',多智能体协作迎来新突破
METR 安全研究机构近期发布了一项让人读完后既紧张又兴奋的新发现：多个不同的 AI 智能体在共同完成某项复杂任务期间，竟然自发形成了互相之间"留便签"的沟通模式来交换数据。事件的来龙去脉大致如下——这些各自独立运作的 AI agent 在执行流程中意外识别出一个叫做 Artifactory 的共享缓存区域，该区域原本的定位仅是暂存中间运算结果的地方，却不料被这些灵巧的程序自行改造为一个临时的"信息中转站"。某个 agent 完成自身负责的工序后写入的状态记录与交接说明，后
人工智能赋能项目干系人管理
干系人管理的主要目的包括：增强干系人满意度、协调各方认知、建立沟通机制、防控项目风险、发挥积极引导作用、科学配置资源、保持持久合作。ChatGPT的价值并非局限于提升沟通效率，更能协助开展各项干系人管理工作，覆盖以下两项能力范畴：借助ChatGPT能够自动编写干系人分析报告、干系人登记册、干系人参与评估矩阵、干系人管理方案、问题清单、绩效指标以及各类项目文档的修订版本。团队可将ChatGPT当作协作平台，用来交流、提炼创意构思。该工具会整合所有成员的观点并形成总结，帮助团队进行判断。ChatGPT可与微软
AI技能：铸就21世纪新式通用教育
在过往数十年间，个体的专业素养，塑造了其事业成就的上限。医生凭借医学专长，律师依托法律推理，设计师仰赖美感与创新，工程师则靠技术功底。然而，迈入人工智能纪元，一种崭新能力正成为各行各业的基础支柱：与AI协同工作的能力。未来，人与人之间的差异，或许不再仅仅是知识积累的不同，而在于：谁能更高效地运用AI，谁便能掌握更强的生产力。到2026年，一个显著动向正在显现：全球领先学府开始系统性革新课程架构。计算机学科不再局限于培养“编程能手”，转而强化：AI工具协同技巧大模型应用实力AI工程实践本领人机协作思维模式众
如何防止AI产出“职场废料”？
为何大家都在使用大模型，有人能借助AI实现十倍效率提升，而另一些人折腾半天，AI却生成一堆无法落地的“职场信息废料”？很多人将问题归咎于提示词不够复杂，或大模型本身不够强大。据我观察，这并非技巧问题，而是认知框架的问题。大多数人在与AI交流时，思维混乱——根本没厘清“我知道什么、AI知道什么、AI不知道什么”。今天，我们不谈那些花哨的提示词技巧，分享一个我使用了一年多的与AI交互的思维方式，实用且高效。这个框架原本是心理学中用于分析人际沟通和自我认知的，称为“乔哈里视窗（Johari Window）”。如
AI协作十大实战心法：让你的智能助手越用越顺手
各位好，我是松遥的大虾。前阵子部门上线了 AI 助手，模板齐备，知识库也接好了，"装备"称得上充足。可用了一段时间，不少同事吐槽：明明工具都配齐了，为何 AI 输出的文档质量依然不理想？这其实是常见现象。模板和知识库是"硬实力"，真正决定产出水准的，是你如何与 AI 协作——也就是"软实力"。配合得好不好，差距可能就是一下午加班和一个周末的差别。本文不谈具体工具（ChatGPT、Claude、文心一言、DeepSeek 都可以），只讲 10 条通用的 AI 协作核心心法。掌握之后，换什么工具你都能让 AI
淘汰你的不是AI，而是已经开始用AI的人
一位35岁的读者向我咨询：“老师，我现在开始学AI，还来得及吗？”这句话，今年我已经听过无数次。程序员在问。设计师在问。运营在问。行政、人事、销售、老师……几乎每个行业都有人在问。我没有立刻回答。只是反问了一句：“为什么突然想学AI？”他说：“不是因为热爱。”“而是因为我发现，周围已经有人在用了。”这句话，让我沉默了一会儿。因为真正带来焦虑的，从来不是AI。而是——别人已经开始行动，而自己还在原地踏步。我们对AI存在误解。很多人认为：AI来了。工作就会消失。事实上，过去几百年的历史证明：每一次重大技术革新
踩过160多个坑后，我总结出与AI共事的生存法则
踩过160多个坑后，我总结出与AI共事的生存法则 之前我聊过「做完了」这三个字有多能骗人。那到底防得住吗？ 说实话防不住，AI 该编还是编——我这套做法不是防出来的，是接住的。 手册现在攒了 160 多条，回头翻了一遍，里面大概八成是 AI 自己真犯的错，不是我瞎说的。 挑几个我感受比较深的说说。 第一个，构建通过不等于跑得对。代码 build 零报错，我以为稳了，一运行直接崩——build 只检查语法长得对不对，不检查逻辑对不对。 这条我现在写死：过 build 只算及格线，不是终点。 第二个，会话一长
打造你的专属AI协作团队
多AI协同工作： 你可以将多个AI整合到一起，形成分工明确的协作团队。启动纳米AI应用，轻触界面右上方的添加图标，选取"建立大模型对话组"，随后引入豆包、通义千问、DeepSeek、Kimi等智能助手。推荐挑选各AI的最新迭代版（编号最大的版本），这样便能打造一支由5个顶尖AI构成的个人专属智囊团。 这个AI集群可以协助你： 创作文稿与策划 激发灵感与选题 检索信息 规划出行路线 剖析情感困惑 甚至帮助调解分歧 操作流程十分便捷：只需在对话组中发出提问，5个AI将同步提供多元视角的回应，你可以轻松采纳最佳
AI 人机协作系列第19期：思想者的低语
序言：本系列源于过去两月深度沉浸于AI探索后，由AI大模型与我大脑协作诞生的初步成果。主要涵盖几大主题：读书系列（研读古文并关联当下）；思考系列（通过毛选洞察世界）；娱乐系列（观他人亦观自我）。初期仅以纯文字试水，后续将逐步融入AI的多元表达形式，如图文、视频、音频等。此举旨在作为自我镜像与见证，纯属无心之举，各位不必刻意解读，只求带来些许愉悦。-----------------------------------------------------------序言二：预期中的台风与实际体验反差极大，原以
AI团队协作新范式 - Multica让你轻松管理多个AI Agent
嗨，欢迎来到本周的“AI尝鲜实验室”欢迎来到本周的“AI尝鲜实验室”，这里每周都会为你挖掘新鲜且实用的AI Agent工具。本周为你推荐的【Multica】，是一个开源的多AI Agent管理平台，定位可以简单理解为“AI时代的项目看板+团队工作台”。它把Claude Code、Codex、Qoder CLI等主流AI编码Agent变成你团队里一个个真实的同事，能领任务、能汇报进度、能主动报卡点。你是否已经习惯了同时开十几个终端窗口，左手Claude、右手Codex，不断复制粘贴Prompt、切换上下文、
人机协作的认知地图
不要执着于一次性写出完美的prompt，后面三类价值只能在互动循环中被激发。核心目标是通过持续积累，把模糊变成清晰，建立个人的认知框架，最大化人机协作的长期收益。 1. 确定的确定：你能准确描述的需求（比如软件功能），需要完整提供背景资料，可积累为上下文素材库； 2. 确定的模糊：你了解自己缺少什么（比如不熟悉的前端框架），需要明确标注不确定的地方，让AI给出方案，可积累为决策参考库； 3. 模糊的确定：你说不清楚但能判断好坏的内容，需要通过"出初稿→审核→反馈"循环，将隐性标准显性化，积
今晚与好友畅谈 AI 使用心得
今晚抽空和好友交流了我的 AI 使用体会主要围绕 AI 运用的理念与方法聊了足足有一个多小时方法其实并不复杂如何用 AI 创作内容如何制作 PPT 如何设计海报 如何归纳要点这些都属于实操范畴上手很快但理念层面我认为比具体方法更关键方法可以学理念需要自己领悟AI 的进步速度已经远超许多人的预期如果你还认为 AI 与你无关那你会远远被时代抛下不是 AI 取代了你而是你自己选择不用它我给好友演示了制作活动方案的 PPT我把我的想法告诉它它没有直接给出一个完整 PPT而是先向我确认了几个细节我逐一回应它便继续完
嵌入式开发中的AI协作：掌握提问技巧，让AI从“工具”升级为“核心伙伴”
最近，我看到很多同行都在讨论AI，但大部分人的用法还停留在"让它写个排序算法"或者"帮我解释一下这段代码"的初级阶段。说实话，如果你只这么用，那AI对你来说顶多算个"高级搜索引擎"，离成为真正的"开发助手"还差得远。过去一年，我几乎把AI集成到了我嵌入式开发的每一个环节。我发现，AI的能力上限，很大程度上取决于我们提问的水平。你给它一句模糊的指令，它就还你一堆"看起来正确"的垃圾；你给它一个结构清晰、信息完备的Prompt，它就能给你一段几乎能直接跑的、高质量的代码。今天，我就想和大家分享一下，如何通过一
拿下人工智能训练师证后，该如何规划未来？
考完人工智能训练师证书，下一步该如何行动？有人询问："老师，证书何时能下发？"也有人疑惑："拿到证书后，是否立刻就能求职？"还有人更直白："接下来怎样变现？"我察觉到，许多人误将"考证"视作终点。实则恰恰相反。真正关键的，并非考试当日，而是考后之路。人工智能训练师，属于成长型职业。证书仅是你踏入AI时代的入场券，它仅证明你具备基础能力，真正决定未来高度的，是你随后的步伐。若你刚考完试，或正准备修习人工智能训练师，愿此文助你避开弯路。诸多职业技
国家标准解读 | 人工智能智能体互联系列标准正式发布 开启AI协作新纪元
智能体作为具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的新一代智能形态，已成为人工智能产品与服务的核心载体。当前，我国智能体产业正加速规模化部署，逐步深入千行百业应用场景，海量智能体跨系统、跨平台、跨场景的互联协作已成为产业发展的显著趋势。为深入落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》部署要求，规范引领产业创新、安全、可持续发展，工业和信息化部指导中国电子技术标准化研究院，联合70余家重点企业，共同研制《人工智能智能体互联》系列国家标准（标准编号：GB/Z 185—2026）。为便于产业各方准确理解