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业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
YC 开源自家 Harness，3 天斩获 3.9k Star，QM 如何划清 Agent 的权限边界
YC开源的QM项目上线3天获3.9k GitHub Star，定位企业级Agent Harness，解决AI规模化落地管理难题。它补齐企业团队刚需能力，设计贴合企业规则，解决隔离与协作、权限管理问题，顺应行业从拼模型到搭骨架的转变。
腾讯开源Cube Sandbox：60毫秒冷启动的AI沙盒运行时
Harness设计中沙箱是重点难点，传统方案在安全与性能间妥协。腾讯开源Cube Sandbox，用RustVMM重构虚拟化层，冷启动60毫秒，单实例5MB内存开销，有真内核隔离等优势，开源版本含网络隔离组件。
给你一套框架，理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景；价值链是供给驱动，供给侧突破创造新需求；竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
最强协作模型？MiniMax M2.7 实测：AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
同样的模型，Claude Code凭什么比Codex强
文章探讨决定 Coding Agent 能力的 6 大核心组件。指出如今旗舰模型‘裸机’能力相近，真正拉开体验差距的是 Harness 工程质量，还开源 Mini Coding Agent 实现六大组件。
省下1.25倍算力！Kimi这篇论文，可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时，残差连接存在PreNorm稀释问题，导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案，还给出工程解法Block AttnRes，实验显示能省算力且提升效果。
普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer
在AI研究员拿天价offer的当下，探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法，还介绍了AI生态的五个层次，包括各层岗位、年薪及容量。
全民都在养虾，终于，有人开始给它做“手”了
过去半年，Agent 赛道竞争激烈，大家都在比拼模型等。Violoop 是一块硬件，能在工位打通「看见、判断、动手」闭环，是主动感知型 Agent，它填补了 Agent 生态执行层空白，有独特技术细节，资本看好。