大语言模型计算成本高，MoE如何有效降低成本？
本文由AI产品专家三桥君深入探讨混合专家（MoE）技术在大语言模型中的应用。MoE通过稀疏激活机制，仅激活与当前任务相关的专家子网络，显著降低计算成本（如LLaMA 4仅激活2-3个专家）。三桥君解析了MoE的核心原理，包括路由机制（动态选择专家）和共享专家（提升泛化能力）等关键技术，并对比传统Transformer模型。MoE的工作流程类比专业团队协作，支持高效推理和千亿级参数扩展。该技术重新定义AI模型标准，为突破性能瓶颈提供新思路。
单一智能体 + MCP看似全能，为何却隐藏诸多局限？
本文产品专家三桥君对比了AI应用开发中的两种架构选择：单一智能体配合MCP协议和多智能体系统(MAS)。单一智能体架构通过MCP协议调用工具，适合中小型项目和快速上线，但存在中心化瓶颈和单点故障风险。MAS由多个智能体协作，支持专业分工和高并发，但设计复杂、协调成本高。三桥君通过客户服务助手、投资分析等案例展示了不同架构的适用场景，并提供了技术栈推荐和部署建议，强调应根据业务需求、资源和技术能力选择合适架构，平衡效率与复杂度。
AGI路径研究
本书以“守护逻辑”为核心，探讨其与大模型融合的战略架构与技术优化路径。内容涵盖守护逻辑的理论升华、与大模型的融合架构、技术优化方向、向AGI过渡的守护体系设计、应用场景及未来挑战。通过动态参数调优、语义边界检测、多模态识别、对话策略生成等技术，构建安全、可控、可解释的AGI伦理框架。同时提出从规则到学习的混合架构、多智能体协同机制及全球治理方案，为实现人类与AGI的共生提供理论支撑与实践路径。
面向多模态感知与反思的智能体架构Agentic AI的实践路径与挑战
Agentic AI（能动智能体）代表人工智能从被动响应向主动规划、自主决策的范式转变。本文系统解析其核心架构，涵盖感知、记忆、意图识别、决策与执行五大模块，并探讨多智能体协作机制与通信协议设计。结合代码示例，展示意图识别、任务规划与异步执行的实现方式，分析该架构的优势与挑战，如高自主性与通信复杂性等问题。最后展望未来方向，包括引入RAG、LoRA与多模态感知等技术，推动Agentic AI在自动编程、机器人协作等场景的广泛应用。
API即竞争力：电商平台的“数字底座”如何重构行业规则？
电商API正成为电商平台转型升级的核心驱动力。面对运营效率低、用户体验差、数据孤岛、生态协同难等挑战，API通过自动化流程、数据打通、智能决策和开放生态，全面重构电商竞争力。从订单管理到智能推荐，从跨境支付到合规安全，API已渗透至商业全链路，推动平台迈向数字化、智能化、生态化新阶段。未来，电商API不仅是技术接口，更是商业模式创新和生态话语权的关键。