Mythos 不是重点，重点是企业已经开始把 AI 当成真正的劳动力
本文整理自 Nate B Jones 一期关于企业 AI 变化的周观察。它表面上讲的是五条 AI 新闻，真正更值得看的是一个更底层的变化：企业正在把 AI 从聊天工具，改造成能接手真实工作流的执行者。
分类更新 / 第 3 页
架构设计
系统设计、云边协同、服务治理与工程架构实践。
本栏重点
正在发生
真正会被 AI 留在后面的，是把脑子外包出去的人
这篇文章想聊的，是一个越来越不方便直说、但迟早要面对的现实。AI 当然在提高效率，可它也在制造一种很温柔、很隐蔽、很容易被误判成“进步”的退化。被削弱的，不是手速，不是信息量，不是表面产出，受伤最深的是思考、表达、搜索、判断、学习这些原本该...
Intercom 把工程吞吐量翻倍之后，我看到的是一整套更清晰的职场规则
本文整理自 AI Engineer 对 Intercom 工程负责人 Brian Scanlan 的分享。文章重点不只放在 Claude Code 和吞吐量翻倍，而是去看更关键的一层：当一家公司把 AI 接进主生产系统后，工程团队的分工、评...
Agents 不做站会了：PFF 怎么把工程组织从“帮工程师提速”改成“帮 Agent 提速”
这篇内容最值得看的地方，是它把视角直接抬到了组织层。Mike Spitz 没沿着“工程师配上 AI 之后效率更高”这条熟悉叙事往下讲，他干脆换了问题本身，从“如何让工程师产出更多”切到“如何让 agent 在组织里跑得更快”。问题一换，站会...
Agent Memory 的五种解法：从 1 亿 token 到 Git for Data，2026 年盘点
过去一周，AI Agent 圈一口气出了五个”记忆”相关开源项目。腾讯、盛大、字节、矩阵起源、上海交大联合，都在抢同一个心智位——「让 Agent 不再是金鱼脑」。 我把五个项目都摸了一遍，包括论文、第三方解读、工程...
while 循环谁都会写，差距全在你喂给 LLM 的那串文字
作者：toy 先把两个词分清楚：Context 和 Context Window 不是一回事 这两个词被混着用太久了，写代码的时候迟早会踩坑。 上下文（Context），指的是 Agent 在执行任务时，实际拥有的所有信息。系统提示词、对话...
Arize 怎么解决 Agent 的上下文管理：系统为什么会被 Context 拖垮
这篇文章讲的是一个很容易被低估、但几乎所有 Agent 产品都会撞上的问题：上下文管理。Sally-Ann Delucia 这场分享的价值很直接，她没有泛泛谈“长上下文很重要”，直接把团队在真实产品里踩过的坑讲清楚了，尤其是为什么截断不行、...
从静态 benchmark 到活的 eval：Vincent Koc 这场分享，真正戳中的不是评测，而是 agent 软件的变形速度
很多人现在一提 eval，脑子里冒出来的还是老三样：题库、benchmark、离线跑分、回归测试。这个思路在过去不是错的。问题是，今天的 agent 系统已经越来越不像“一个发布后基本不动的程序”了。它会接工具、会吃上下文、会随着用户习惯漂...
把 OpenClaw Coding Agent 塞进产品里，难点其实在接口设计
这篇文章拆的是一个很具体、也很快会变成共性的问题：当团队开始把 OpenClaw / Pi 这类 coding agent 往真实产品里塞时，真正先卡住你的，通常不是模型能力，而是 CRM、ERP、邮件、session 和 CLI 接口有没...
打不垮 Claude Code 的，从来不是模型，是账号层
过去一段时间，Claude Code 在能力层面没让我失望，让我反复爆粗的一直是账号层。 不是模型不够强，不是终端不好用，也不是 Agent 跑不起来。是你刚把工作流磨顺，准备狠狠干一票，官方账号那边给你来一套 KYC、风控、限速，甚至莫名...
公司不需要更多会议，它需要能注意到自己在动
Sentra 的创始人 Ashwin Gopalan 写了一篇一年总结，叫 What Building a Company Brain over the last Year Taught Me。我看完之后憋了一晚上，今天把感受写下来。 文章...
Claude Code CLI 最新指令集：别再只会 /clear 了
很多人第一次用 Claude Code，停留在两个动作：提问，然后 `/clear`。 这当然能用，但你会把它当成一个会写代码的聊天框，而不是一个正在成型的终端工作台。 如果你最近看到 Claude Code 的命令越来越多，甚至开始出现 ...
Dense vs MoE：大模型架构的选择题
选 Dense 还是选 MoE？这个问题在 2025 年之后已经不怎么争议了——大多数顶级闭源模型（GPT-4 系列、Gemini、DeepSeek-V3）都用了 MoE。但这不意味着 Dense 没用了。两种架构各有清晰的能力边界，选错架...
QMD 实战：让 Agent 的知识检索从 grep 升级到 BM25+向量混合搜索
Agent 有个老问题：它知道怎么写代码、怎么查资料、怎么调用工具，但它不知道你自己的东西在哪里。 我说的不是联网搜索——Google 和 Bing 它已经会用了。我说的是你自己沉淀下来的那堆 Markdown：项目文档、SOP、会议纪要、...
罗福莉谈 OpenClaw 与 Agent 框架冲击：为什么这不是“Claude Code 加个 IM”那么简单
> 视频来源： > > 受访者：罗福莉（小米大模型负责人） > > 说明：本文基于用户提供的中文字幕转写整理，按一个核心问题重新组织，不是逐字稿。 很多人第一次看 OpenClaw，都会下一个很快的判断：这不就是 Cla
RSS 周刊第 4 期：这一周，Agent 圈开始从“大家都能用”转向“谁还供得起、守得住、跑得稳”
这一周最值得记住的，不是哪家模型又发了一个新版本，也不是哪家厂商又多说了几句 Agent 愿景。 真正变硬的一条线，是 Agent 开始全面撞上生产现实。算力不够，订阅收紧，漏洞变成供应链入口，观测和权限开始补票，平台厂商也不再只卖“更聪明...
Hermes Agent 构建第二大脑：LLM Wiki + 多 Agent 协作 + 混合架构
AI Agent 的终极形态不是单个 Agent 多强，是一群 Agent 怎么协作，以及它们共同积累的知识怎么不丢失。 Hermes 解决知识积累用的是 LLM Wiki 模式——用 LLM 做蒸馏引擎，把原始信息压成可检索的结构化知识。...
Hermes Agent 自进化原理：从"你教它"到"它自己学"
AI Agent 的核心差异不在于模型能力，在于记忆怎么管、技能怎么长。OpenClaw 是你教它做事，Hermes 是它自己在工作中学会做事。这个区别看起来小，跑 30 天后效果天差地别。 我花了三周读了 20 多篇 Hermes Age...
RSS 周刊第 3 期：这一周，AI Agent 圈开始把“能力”换成“安全阀”和“信任证明”
这一周最值得记住的，不是又多了几个 Agent SDK，也不是哪家模型又把能力榜单往前推了一格。 真正的变化是，AI Agent 这条线开始从“能不能做更多事”，转向“谁敢把它放进真实系统里”。安全、身份校验、可审计 harness、生产级...
Claude Opus 4.7 系统提示词完整对照翻译：先给全文翻译，再谈这套设计的优缺点
> 原始文件： > > 说明：这次不做导读式改写。第一章直接放完整对照翻译，尽量按原始 `{tag}` 结构保留；第二章再单独分析这套设计的优点、缺点和代