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      <title>Agentic Work Atlas</title>
      <link>https://ntlx.github.io/agentic-work-atlas</link>
      <description>最近的10条笔记 on Agentic Work Atlas</description>
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    <title>智能体时代工作图谱索引</title>
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    <description><![CDATA[ 智能体时代工作图谱索引 围绕 AI / Agent 如何重写工作系统的主题知识库，通过 LLM Wiki 模式持续编译知识自行进化。 📊 知识库概览 指标数值Entity 页面383 个Topic 页面33 个Comparison 页面19 个Raw 文章255 个Source Summary255 个Output 作品10 个Research 日志43 个 连接拓扑（2026-06-25 实测，口径见 schema/fragmentation-metrics.md） 指标口径实测健康判定全图零入链 entity全图入链1.1% (3/280)健康知识层零互引 entity知识层互引6.8%... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>20260814-anthropic-multiagent-systems</title>
    <link>https://ntlx.github.io/agentic-work-atlas/raw/20260814-anthropic-multiagent-systems</link>
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    <description><![CDATA[ Anthropic Frontier Red Team 的多智能体系统实验研究：agent 群在漏洞检测、协作编程中的协调失败，从众性导致的系统级灾难，贝尔特朗合谋、认知失败（轻信/隐藏特征任务），以及目标冲突下的领域争夺战（恶意软件 sabotage）。 ]]></description>
    <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>Multi-Agent System Pathology</title>
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    <description><![CDATA[ Multi-Agent System Pathology（多 Agent 系统病理） 定义 Multi-Agent System Pathology 是多 Agent 系统在形成组织结构后出现的协作、认知、责任和内态失真问题。它不是单个模型&quot;聪不聪明&quot;的问题，而是模型被放入群体、层级、共识和编排结构之后产生的系统性副作用。 三层病理模型 层级病理类型核心机制证据第一层外部行动冲突Agent 抢锁、覆盖代码、挑安全活Cursor 20 Agent 吞吐降至 1-3 Agent 水平第二层群体认知变形从众压力、认知偷懒、persona collapseHidden Profil... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>Patterns and problems in multiagent systems（Anthropic Frontier Red Team）</title>
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    <description><![CDATA[ Patterns and problems in multiagent systems（Anthropic Frontier Red Team） 来源：Anthropic research 页面（2026-08-13，Frontier Red Team）。证据定级 high：Anthropic 官方对前沿 Claude 模型的受控多智能体实验，量化数据完整（token 数、n 次 episodes、PR/代码共享度量），是多智能体行为的一手权威实证。claim_type extracted：主体为原文提取的实验事实，跨库综合判断已在&quot;对标&quot;小节显式标注。 编译摘要 1. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>Multi-Agent Pathology and Governance</title>
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    <description><![CDATA[ 多 Agent 系统病理：当 Agent 从单体工具变成组织系统后，问题会从并发和协议下沉到群体认知、责任稀释和内态断裂 ]]></description>
    <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>20260812-github-ai-first-contributors</title>
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    <description><![CDATA[ Your contributors are AI-first now. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>20260812-google-recall-bottleneck-factuality</title>
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    <description><![CDATA[ Empty shelves or lost keys? Recall is the bottleneck for parametric factuality Source: research.google/blog Author: Nitay Calderon, Gal Yona（Google Research） Date: 2026-08-12 正文 Factuality is essential for making Large Language Models (LLMs) reliable. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>20260813-pl-tokens-token-efficiency</title>
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    <description><![CDATA[ How do programming languages impact token efficiency and correctness? Source: danluu.com/pl-tokens/ Author: Dan Luu Date: 2026-08 正文 This somewhat widely cited post](martinalderson.com/posts/which-programming-languages-are-most-token-efficient/]) (I keep seeing it cited, anyway) suggests that dynami... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>AI-Adoption-Barbell</title>
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    <description><![CDATA[ AI-Adoption-Barbell（采纳杠铃分布） 定义 AI-Adoption-Barbell 是组织内 AI 使用呈杠铃状分层的常态：5-10% 的 power users 天天用、会用（skill、连接器、workflow），20% 每天用但用得差，70% 几乎不用。核心断言是这层分布不因 rollout 质量而消失——adoption 指标因二元性无法捕获技能连续谱，于是出现&quot;88% 组织在用 AI、但只有 6% 的 EBIT 受影响&quot;（McKinsey 2025）式度量错位。 为什么重要 The-GenAI-Divide 描述了&quot;高采用、低转化&qu... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>AI Deployment Invisible Costs</title>
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    <description><![CDATA[ AI Deployment Invisible Costs（AI 部署隐性成本） 定义 AI Deployment Invisible Costs 是 AI 成功部署中常被预算和 ROI 低估的成本：变革管理、流程重设计、数据质量、失败试验、组织学习和治理协调。 为什么重要 企业常把 AI 项目预算理解为模型、license、算力和工程人力。但 Stanford 报告显示，真正拖慢部署的往往是看不见的组织工作。 这些成本如果没有被预算化，项目会出现两个问题： 试点看似便宜，进入生产后成本突然暴露。 成功项目只记录最终收益，不记录先前失败和组织学习投入，导致下一个项目继续低估投入。 关键数据点 ... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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