摘要： Phemacast提出了一种AI驱动的知识传播新范式，将内容创作（Phema）与表达形式（Phemacast）分离。创作者只需构建一次知识骨架，AI即可自动生成视频、文章、报告等个性化版本，满足不同受众需求。该系统通过多智能体技术保护隐私：观众偏好本地处理，创作者核心方法不外泄。目前已开放Beta测试申请，旨在实现"一个想法，无限表达"的未来愿景，解决传统内容生产与消费

了解这些模型在标准化提示设定下的执行情况，其中每个模型都充当“财务分析师”，以JSON 格式简洁地回答查询。该分析不仅揭示了人工智慧在金融查询中的现状，而且旨在指导金融科技领域的未来发展和实施。

大型语言模型正从 思维链 转向更灵活的工作流程模式。思维链虽能模拟人类推理，但存在不可见、不可调、不稳定等局限。工作流程则提供可视化、可定制、可复用的优势，让AI成为透明协作助手。不同用户可根据需求定制专属流程，如律师、记者或学生处理同一文档时采用不同步骤。工作流程还支持RAG技术，整合个人数据源。开源框架Prompits通过Pathway实现智能流程的自动化生成与优化，使AI成为可共同进化的伙伴

我们刚刚在 GitHub 上开源了一个全新的，这个框架是从零开始设计，专门用于解决当前多代理协作系统中的核心问题。多代理协作在 AI 世界里越来越受关注，但同时也存在许多挑战。就在前几天，UC Berkeley 发布的一份报告指出，当前的多代理系统在错误率、稳定性和可扩展性方面存在明显问题。而我们的这个框架，正是为了解决这些问题而设计的。

摘要： Agentic AI（智能体型AI）正在变革金融行业，超越传统自动化工具，具备自主设计流程、优化协作与成本感知的能力。金融机构应选择开源LLM，以解决数据隐私、专业化和成本问题。Prompits作为开源多智能体框架，提供动态任务分配、异质协作和合规保障，优化金融流程（如风险报告），实现低成本高效率运作。未来，Agentic AI将与人类协同，构建更智能的金融生态。 👉 prompits.

摘要： Agentic AI（智能体型AI）正在变革金融行业，超越传统自动化工具，具备自主设计流程、优化协作与成本感知的能力。金融机构应选择开源LLM，以解决数据隐私、专业化和成本问题。Prompits作为开源多智能体框架，提供动态任务分配、异质协作和合规保障，优化金融流程（如风险报告），实现低成本高效率运作。未来，Agentic AI将与人类协同，构建更智能的金融生态。 👉 prompits.

随着多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的兴起，AI 不再是单打独斗，而是学会了如何协作。然而，在智能体之间展开协作的前提，是它们能发现彼此的存在与能力。本文以 Anthropic 的 MCP、Google 的 A2A 和 Prompits 三个框架为例，探讨了三种不同的智能体发现方式：MCP 完全没有发现机制；A2A 通过标准化的 Agent Card（代理卡）进行开

Apple 想做“私密、个性化、强大”的 AI，那就应该把所有设备都纳入 AI 系统中。从“依赖云端”转向“信任自己的设备”从“单点智能”转向“分布式协作智能”当 iPhone、Mac 和 Apple 的生态一起发力，Apple Intelligence 将真正属于你。

本文介绍了如何利用RAG（检索增强生成）技术结合PostgreSQL数据库搭建本地NBA问答系统。系统核心包括：使用bge-m3模型生成文本嵌入向量，通过PostgreSQL+pgvector存储和检索语义相似内容，最后用gemma3:12b语言模型生成自然语言回答。文章详细演示了从向量生成、数据库存储到检索和回答生成的完整流程，并提供了NBA常见问题示例（如球员数据对比、历史查询等）。该系统可在

在多智能体系统中，发现机制就像神经网络——将分散的智能体连接成一个系统。Google 的 A2A 提供了灵活的广播能力；Prompits 的 Plaza 则提供了可持续、可扩展的结构化协作。随着智能体数量和复杂度的不断增长，基于注册的发现机制将成为多智能体生态系统的关键基础设施。智能体的未来不仅是更聪明的个体，而是更聪明的协作方式。Prompits是一个面向未来的开源多智能体系统（MAS）框架。?