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GPT-5 最强大的，是编程
据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。
Coding Agent 的一个啊哈时刻
作者翻用Codex在SGLD做Qwen - Image/HunyuanVideo的modelopt fp8支持的记录，发现Coding Agent思考过程与人类思路高度一致，如对比中间图和结果图判断量化精度，Infra领域核心技能或被其解决。
高效Agents的尽头是，Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。
我的Agent系统设计思路
作者介绍内容生产系统newtype OS，以写Newsletter为例展示其运作，包括主Agent Chief的工作流程，如获取文档、制定大纲、分配任务等，还阐述使用AI工具的思路，后续将添加自我总结模块。
ChatGPT本来要5天后关掉
翁家翌在播客透露，起初推出ChatGPT是为收集用户数据，预期5天后关闭。他是OpenAI多代大模型发布贡献者，还分享了OpenAI内部情况，如模型训练、迭代速度等问题，也谈及自身经历和对AGI看法。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
Anthropic官方解密：3招上下文优化，破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度：生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点，但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度，剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
Claude Code 工程师：像 Agent 一样思考
Anthropic 工程师 Thariq 分享构建 Claude Code 时 Agent 工具设计经验，通过 AskUserQuestion 工具迭代、Todo List 到 Task 系统演进等案例，指出工具设计无标准答案，要观察模型行为、反复实验。