mux,面向开发者的多 AI Coding Agent 并行工作台

mux(by Coder) 是一款 面向开发者的多 AI Coding Agent 并行工作台。从产品角度看,它解决的是「单一 AI 助手串行交互效率低、难以对比与治理」的问题。mux = Coding Agent 的“多路复用器”:在一个统一界面中并行运行、对比和管理多个 AI 编码 agent。https://github.com/coder/mux一、核心价值并行探索:同一任务可同时交给多个 agent/模型处理,显著缩短试错与决策时间。可对比决策:不同 agent 的方案、代码改动、输出结果并排呈现,便于选择最优解。可治理可复现:本地/自托管运行,workspace 隔离,git...

在大模型快速普及的今天,很多人把 AI 当作一个可以随时调用的“智能黑盒”:输入问题,等待答案,然后要么照单全收,要么完全不信。真正缺失的,是把“人与 AI 的协作”当作一个可以系统设计、持续优化的工程对象。借用工程控制论的视角,我们可以更清晰地理解: 人与 AI 不是简...

一、前言在过去十年里,超级应用(Super App)凭借“把所有服务装进一个入口”赢得了海量用户,但它们始终受限于“先开发、再上架”的模式。用户需要主动寻找合适的应用、下载、更新,交互过程往往割裂、繁琐。Google 正在用人工智能把这种模式彻底倒置——让产品本身在用户需要...

AI数据处理模式从批处理(历史数据分析)转向行为流(实时数据感知)一、关键差异批处理:完整体拍照→统一处理→获得历史洞察行为流:连续录像→实时处理→预测下一帧二、技术要素事件:行为数据原子(点击、传感数据)流引擎:持续处理心脏(如RisingWave)状态:上下文记忆智能代...

2025 年的 AI 基础设施正在从「模型驱动时代」走向真正的「Token 经济时代」,未来会最终形成一个以 Token 生产与消费效率为核心的竞赛。一、模型研发:从单模态“巨兽”走向多模态“基础设施”2025 最大的变化,是基础模型不再只是“产品”,而开始成为整个产业的基...