MiniMax推出Mavis多智能体协作系统，通过Agent Teams实现任务分工与质量把控。该系统将任务拆解为Leader、Worker、Verifier三个角色，支持并行处理复杂任务。实测显示，该系统能自动完成网页爬取、全栈开发等任务，并通过对抗式验收机制保证质量。相比单智能体，Mavis具备任务拆解、进度追踪、问题回溯等系统级能力，使AI协作更接近人类团队的工作模式。该方案有效解决了单智能

这几天，阿里巴巴推出的 Qoder AI IDE 在各个技术群里刷屏了。看很多人体验后都在夸，说体验超出预期。我也忍不住上手试了试，用它开发了几个有意思的应用。

K2.7 Code 用下来，我的感受是：它能干的事，比我一开始预期的多不少，但真要论精细度，还无法和海外最顶尖的模型媲美。先把几个让我有感觉的测试摆出来。世界杯那个网页，一次就跑通，没让我来回调。最让我意外的是「视频找进球」那个活，我本来只是随手一试，结果它自己写脚本、自己把片子合出来，我全程一步都没插手。看着进度条往前走的时候，说实话有点恍惚，这已经不太像在用工具了，更像在带一个会自己干活的实习

大家好，我是小林。今天跟大家聊聊《深入理解计算系统》，这本书的英文全称叫ComputerSystem:A programer perspective英文名翻译过来是「程序员视角下的计算机系统」，也被简称为 CSAPP。贴心的小林，也把这本书找给大家了：计算机电子书下载可能大家以为这本书是讲操作系统的，我最开始也以为是这样。后面当我开始啃这本书的时候，发现我大错特错，它远不止我想的那样。这本书是从程

实测下来，GLM-4.7给我的最大感受是，

大家好，我是小林哥。平日里，大家都喊程序员加班多很辛苦，动不动就掉头发，但干的还是很香的，毕竟大多数公司钱还是给的很到位的，今年毕业应届生的我见到好多动不动就月薪 20K~30K 的，真让人两眼泪酸酸，当然这离不开他们大学期间的努力。讲真，没什么家庭背景的人，选择当程序员确实是比较好的选择了，原因有二：首先，当今互联网、AI 人工智能、大数据等都是高速发展的行业，自然人才需求很多，薪资也相对其他传

35B 是总参数，A3B 是 active 3B，也就是说推理时只激活 3B 的参数。我们可以看到，其实我们的这个任务是分好几个指标的，比如说扩展性、可维护性、健壮性，而且这些任务之间没有依赖，一个一个来没必要，会很慢，那么MewCode会启动一个Agent Team去分配三个成员并行去审阅和修复。这两个是小模型，用来进行超大型复杂的任务估计有点吃力的，但是很多场景不需要Opus4.8、GPT5.

35B 是总参数，A3B 是 active 3B，也就是说推理时只激活 3B 的参数。我们可以看到，其实我们的这个任务是分好几个指标的，比如说扩展性、可维护性、健壮性，而且这些任务之间没有依赖，一个一个来没必要，会很慢，那么MewCode会启动一个Agent Team去分配三个成员并行去审阅和修复。这两个是小模型，用来进行超大型复杂的任务估计有点吃力的，但是很多场景不需要Opus4.8、GPT5.

这个模式，其实是Anthropic为了给Claude Code加强Multi-Agent能力的风向标，毕竟现在的LLM对于Multi-Agent的配置能力是不太理想的，不稳定性太强，很多时候还没有单Agent好，有WorkFlow就能去加强这部分稳定性，算是增强版的Coordinator。它的亮点不在单点爆发，而在整体体验更完整、更稳定、更顺手。相信关注AI圈子的朋友都知道，AI一天，人间一年已经

这个模式，其实是Anthropic为了给Claude Code加强Multi-Agent能力的风向标，毕竟现在的LLM对于Multi-Agent的配置能力是不太理想的，不稳定性太强，很多时候还没有单Agent好，有WorkFlow就能去加强这部分稳定性，算是增强版的Coordinator。它的亮点不在单点爆发，而在整体体验更完整、更稳定、更顺手。相信关注AI圈子的朋友都知道，AI一天，人间一年已经