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旧金山共识认为目前AI被人们低估了。通用人工智能（AGI）和超级智能（Super Intelligence, ASI）即将到来.

本文通过深入对比Google Finance传统版(2006-2017)与最新AI驱动Beta版的功能差异、用户体验和战略定位，揭示谷歌如何通过AI技术重构各个应用。

AI在多方面已经超过人类平均水平，在短任务处理上成功率很高，在长任务上也显现出“每7个月能力翻一倍”的快速发展趋势，针对这个情况，我们需要重点关注和做成应对。

一定要将孩子的个性化带入到故事，一定要将想传达的内容带入到故事。

AI隐形生产力税。“AI 解决方案几乎正确，但并不完全正确”

AI时代孩子最重要的能力，不是去和AI比计算、比记忆，而是要点亮那些AI所不具备的“人性之光”：深度思考的智慧、温暖连接的情感、以及坚韧成长的内心。 未来的主角，将是那些懂得如何与AI共舞，并最终超越工具、实现自我价值的人。

Context Engineering最近因为aj变的很火，那他是什么，与prompt什么关系呢？有一个视频做了很好的解释，最核心的一点是“ Prompt Engineering 是Context Engineering的一部分，如果 Prompt Engineering 正在编写一个出色的指令......上下文工程决定该指令之前和之后会发生什么——记住什么，从内存或工具中提取什么，整个事情是如何构建的。”

Anthropic团队在构建其强大的Claude多智能体研究系统时，已经为我们趟出了一条路。本文将以他们的实战经验为核心蓝图，深入解析构建企业级多智能体系统的可行性、核心方法论、关键原则与落地考量，希望能为您提供一份来自一线、切实可行的行动指南。 🎯 核心要点 • 可行性所在：对于信息繁杂、路径不定的开放性问题（如市场研究、技术追踪），多智能体通过并行化，能有效扩展解决问题所需的“智能带宽”，其性能远超单个最强Agent。 • 架构蓝图：Anthropic验证的**“编排者-工作者”（Orchestrator-Worker）模式**，是一个企业可以放心参考、高度可复用的成熟架构。 • 四大成功支柱：系统能否成功落地，取决于四大核心原则的执行力：① 赋能式提示工程、② 原子化工具设计、③ 非确定性评估体系、④ 生产级工程纪律。 • 关键考量：多智能体并非万能。理解其边界（尤其是在强序列化任务上的局限性）是做出正确技术选型的第一步。