AWS 拆解多智能体系统五大生产挑战并开源 Deep Insight 参考架构
AWS Solutions Architecture 团队发布三篇系列的第一篇，介绍生产级多智能体系统 Deep Insight 如何解决多智能体系统的五大生产挑战，系统已开源。
推荐理由：AWS 团队以自研开源系统拆解多智能体落地的五类生产挑战，给出架构、模型分配与隔离执行的完整可复用方案。
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AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6767
Mistral AI精选AI 评分6565 Mistral 复盘用 AI 智能体将 40,000 行 Fortran 77 迁移到 C++ 的方法
Mistral 介绍了为欧洲能源运营商迁移 40,000 行 Fortran 77 储层模拟代码到 C++ 的做法。团队在迁移前先搭建数值对齐校验框架，用 Vibe CLI 生成超过一百个智能体配合 Mistral OCR 重建文档，并发现结构化工作流加人工审核门比完全自主或全手动更可靠，首个冲刺完成 300,000 行中的 40,000 行。
推荐理由：Mistral 复盘了用智能体迁移 4 万行 Fortran 77 到 C++ 的流程，先行建立数值对齐校验和结构化人审工作流的经验可迁移到类似大型遗留系统改造。