最近在研究 Agent 系统，重新整理了一下 Agent 相关的发展和实现，有两个认识，记录一下 AIOS 互联基础研究：MCP 协议我们在开发 Agent 的过程中会发现，基于开发者定义的 Function Call 模式缺乏灵活度，人们必须要在获得 Agent 源代码的情况下，才能根据自己的数据进行二次开发。这也就导致了各种 Agent 实际上是封闭的，无法从外部有效获得自定义数据的。 为此，

最近有一些新的讨论，在这里记录一下 Token Generation真的是思考吗？还是说，人类的思考本质上也是一种Token Generation？ 我之前一直认为Token Prediction/Generation是一种通过概率对思维的拙劣模仿，永远存在幻觉等问题，永远不能达到人类的高度。但是从来没有从反方向考虑，即既然神经网络是对人类神经的模拟，难道transformer不可以

随着Deepseek R1的推出，高质量的Agent即将取代偏重工程化的Workflow，更多的工具提供给AI的情况下，细微的bad case在大数定律下将会变得更加明显。 推理模型不代表幻觉的消失一个理论基础是：推理模型仍然是Next token prediction，而不是真的通过思考来规划路径。COT并不能避免其中的幻觉所在，而如何识别幻觉，仍然依赖工程化手段 大数定律下bad case无法

过了春节才算是正式开始了 2025，也是时候做一个正式的总结了！ 回顾 2024回顾 2024，我有两个比较大的收获，一个是在 Morph Studio 的时候，可以说是我作为技术负责人完全操刀的一整个大项目，实践了很多之前的设计和想法。整体来看，我非常满意这一段时间的工作，从技能的角度上来说，应有如下提升： PGSQL +++ Redis +++ FastAPI +++ 消息队列、多集群、

东升西降，更要出海与其说国内市场无法满足我们了，不如说因为国内市场的发展，我们终于有能力在国际舞台上和发达国家同台竞技。这不仅在制造业，比如电动汽车、智能家居上，也在互联网产业上。曾经我认为我们做好中国事，讲好中国故事只能在国内，但其实出海更是重要的一环。当东升西降真实发生时，谁能代表先进生产力在国际竞争中夺得头筹？或许这就是我们成为国际公司、成就一番事业的更好机会，是比那个下海淘金更好地机会：夺

回望2024年，发生了太多意想不到的事情，一月份我还在参与hitsz-ids的开源项目，结果年前就投身了AIGC领域，花了大概十个月的时间开发了七八个功能，一大堆微服务，写下了大概八万行代码，可以说，是将我之前的所学所得全都实践了一次。 但AIGC的路途坎坷，十月份离职之后尝试了数个领域，深刻的意识到问题的关键在于实际生产力的提升，而非单纯的享乐和内容制作。这和AI创作的质量、对人类主创的依赖和人

现在是时候讨论下一代操作系统应该有什么样的特点了，以及借助 LLM 我们有可能踮起脚尖实现这样的 AIOS。 这篇文章是一些思想碎片，基于最近看到的文章和与朋友们的一些讨论 无人时芯片在做什么？什么也不做。 这是这一代计算最大的问题，当我们不在使用我们的 macbook 的时候，它们并不能帮我们规划时间、安排工作，也不能帮我们处理任何实际问题。如此多的芯片闲置，如果能把它们利用起来，让它们在闲

After getting used to using ChatGPT and other LLMs for assistance, I’ve found that GitHub’s Issue search functionality has become increasingly difficult to use. People often struggle to describe the i

In the previous article, I discussed what and why we need prompt management CMS. In this blog, I want to dive deeper into the role of Prompt CMS in LLM-driven products and explore some design principl

What and why prompt managementRecently, I’ve been thinking about how to create a prompt management platform that can interact with programs. In my vision, a prompt management platform should have the