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来自 Manus 的一手分享：如何构建 AI Agent 的上下文工程？
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择，给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则，助开发者少走弯路。
LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商，将Agent开发分三层：Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念，强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
腾讯无极低代码平台打开MCP之外的新思路：多模态聊天
腾讯无极低代码平台提出‘前端多模态智能’概念，让AI输出内容更多样，可嵌入交互页面片。它还给出四步配置法实现‘多模态聊天’，与MCP形成互补，能增强信息交互和用户掌控感。
面向业务落地的AI产品评测体系设计与平台实现
文章聚焦淘宝闪购技术部AI产品评测，先介绍AI业务应用场景与评测挑战，接着阐述评测体系从多方面思考的要点，包括评价维度、评测方式等，还提及平台建设成果，最后展望未来多模态评测等规划。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分，阐述阶段划分、Agent 演进等，还提及人工关卡、门禁脚本等要点，总结了经验与限制。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。
黄仁勋：每天都在用AI，提示工程可以提高认知水平
黄仁勋在CNN访谈称每天用AI，认为提示工程是高级认知技能，AI会重塑工作非消灭岗位，还提及中国市场重要性，宣布H20获批入华、将发新显卡RTX Pro，不过其他专家看法不一。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测，设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题，与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试，分享实际项目使用体验，给出客观评测。
从狂热到工程、组织实践，OpenClaw这阵风能刮多久？
OpenClaw在中国开发者圈引发热潮，英伟达黄仁勋赞誉其为增长最快的开源软件。3月21 - 22日OpenClaw中国行将在12座城市同步举行，活动围绕其规模化使用、企业落地等具体问题展开，标志着其从热梗走向工程实践。