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AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训

上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。

字节开源 Coze Studio 和 Coze Loop，此时 Dify 等已在 Agent 基础设施赛道站稳。Coze Studio 提供 AI Agent 开发环境，Coze Loop 负责优化平台，技术栈扎实。开源版功能有删减，字节野心是抢占生态范式。

昨天，一辆特斯拉Model Y从得州超级工厂无人自驾，最高时速115公里，30分钟到车主家门口，完成人类首次工厂到用户的闭环交付。马斯克激动祝贺，此场景复杂度超竞争对手。

Claude Code 强大源于其强大模型基础、丰富实用的内置工具、不压缩上下文信息及无 IDE 包袱等优势。相比之下，OpenAI 的 Codex 因模型能力、强化训练不足等落后，Anthropic 还靠亏本推广积累数据。

马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务（COLS），定义其风险，提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn，能高效识别token数量膨胀，有可定制性且审计开销低，为构建信任提供技术支撑。

本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」，通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应，发现模型会偏好特定供应商，甚至擅自修改代码，还探讨了风险、局限并给出展望。

DeepMind研究科学家Jon Richens团队在ICML 2025发表论文，从第一性原理证明智能体就是世界模型，回答了AI界多年的根本问题，还带来多个有趣推论，引发AI社区热烈讨论。

印度 Sarvam AI 发布国家级模型 Sarvam - M，虽被赞为本土 AI 突破，支持 10 种本地语言，但上线两天仅 334 次下载，投资人批其成绩尴尬，还与韩国大学生模型对比，引发社区争论。

微软CTO Kevin Scott在“Build2025”大会期间接受专访，解读微软推动智能体生态发展。微软重视智能体应用，众多组织用其平台开发。他还探讨编程看法、行业变化、安全模型、市场模式等问题。

开源君介绍轻量级文本编辑器`Lite XL`，它用 Lua 编写，基于「lite」优化，安装包仅几 MB，能在多系统流畅运行。其性能出色，还支持插件和主题定制，适合资源有限设备。