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。
英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，分析其根源为预编译二进制文件不支持sm_120架构，并提出解决方案：使用PyTorch Nightly版本、更新CUDA工具包至12.8。通过清理环境并安装支持新架构的组件，成功解决兼容性问题。文章总结了深度学习环境中硬件与框架兼容性的关键策略，强调Nightly构建版本和环境一致性的重要性，为开发者提供参考。
Nvidia Jetson Orin系列配置教程
本文是Nvidia Jetson Orin系列的配置教程，介绍了两种安装方法：通过Nvidia SDK Manager进行安装和通过本地镜像烧录进行安装。第一种方法包括下载SDK Manager、安装和使用工具进行Jetson系列硬件的配置。第二种方法包括下载官方镜像、使用Etcher烧录镜像、安装镜像、安装开发环境以及检查开发环境是否配置成功。文中还提供了CUDA、cuDNN、TensorRT和OpenCV的检查命令和预期结果。