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大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。
DataBuddy：数据语义驱动的企业 Agent Runtime 设计与落地｜AICon 深圳
2026年AICon深圳站8月21 - 22日举办，聚焦多关键方向。腾讯彭锦文将分享《DataBuddy：数据语义驱动的企业Agent Runtime设计与落地》，拆解DataBuddy相关架构，还介绍演讲痛点、听众收益等，大会有10个专题论坛。
CTO 焦虑自白：为什么我们有了 AI 博士生，但员工却越干越累？| 直播预告
本次直播由值得买、飞猪与彩讯多位专家，从 CTO 视角实战复盘 AI 落地与工程化挑战，探讨 AI 提效 ROI 临界点、能力错配、数据投喂等问题，还会深度复盘模型落地困局等。
转载 | 鄂维南院士：关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱，指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法，分析深度学习基础理论问题，强调从系统角度看待AI，认为已到科学化转折点。
困在产业落地的数据流通，开源会成为“破局点”吗？
AI时代数据成生产要素，但可信流通困于产业落地。8月14日隐语开源社区三周年升级，扩容为‘隐语·数据可信流通技术社区’，覆盖多技术路线。其以开源降低应用门槛，或改写数据产业规则。
Pinterest 工程通过运行时感知分片将 Android CI 构建时间缩短了 36%
Pinterest 发布技术案例研究，介绍工程团队通过运行时感知的测试分片策略和内部测试平台，将 Android CI 构建时间缩短超 36%，还对比了其他公司提升 CI 性能的做法。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
既要安全⼜要弹性，理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结｜甲子光年
2025年以来，大模型应用飞速发展，以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂，但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心，为Agent构建专属‘沙箱’，解决落地难题。
砂之船 × 炎黄盈动：基于企业级AI平台，加速智能商业运营落地
砂之船集团作为大型奥莱运营商，2025年选择炎黄盈动企业级AI平台，从现场运营切入推进AI落地。该平台解决业务挑战，提升管理效率超60%，助力集团多方面价值提升，为行业提供示范。
撕开Claude Code真相：让它好用的98.4%，是工程不是AI
X用户推文曝光Claude Code项目模板，实则是公开范式。研究显示Claude Code 98.4%是工程基建。OpenAI等团队已将AI编程跑成生产线，普通开发者也能搭建入门版基建。