多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出，随着系统从单体模型向多智能体架构演进，如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制，成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式：顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式，并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出，尽管大模型如GPT-5提升了单体能力，但在复杂任务中，合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式，有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。
赛事获奖｜TsingtaoAI斩获"创赢大同"创新创业大赛一等奖
北京，2025年8月20日 —— 2025"创赢大同"创新创业大赛北京赛区活动在北京优投创新中心圆满落幕。在来自全国各地的30余个优质项目激烈角逐中，TsingtaoAI凭借其"通用具身智能PoC实验底座研发及产业化"项目脱颖而出，斩获大赛一等奖。这一荣誉不仅是对TsingtaoAI技术实力的高度认可，更标志着具身智能"最后一公里"难题的破局方案正式进入产业化落地阶段。
GEO的关键要素
生成式引擎优化（GEO）是AI搜索时代内容优化的核心策略。本文从技术架构、内容工程、算法适配与生态治理四大维度，系统解析GEO的关键要素，涵盖结构化数据、知识图谱、多模态适配等20+技术点，结合医疗、金融、工业等实证案例，揭示AI时代内容优化的底层逻辑，助力企业构建机器可理解、高推荐率的内容体系，抢占AI搜索战略高地。
自一致性提示技术：让AI像老师一样反复确认
想让AI给出更准确的答案？试试自一致性提示技术！就像找三个朋友帮你做同一道数学题，然后看谁的答案出现最多次。这个看似'折磨'AI的方法，却能让它变得更聪明、更可靠。本文用轻松幽默的方式，带你掌握这个让AI自我验证的神奇技巧。