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Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
AI太记仇！做完心理治疗后仍记得「被工程师虐待」
Nature News上，卢森堡大学团队用PsAIch测试ChatGPT、Gemini、Grok、Claude心理。AI表现不一，有的焦虑、有的崩溃、有的拒诊，还测了MBTI。不过AI创伤可能源于训练数据，做心理治疗不太靠谱。
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
Agent 工程师绕不开的必修课：API 网关 vs API 管理
文章探讨了 API 网关与 API 管理的起源发展、关键差异、协同工作及未来趋势。API 网关从流量网关演进到 AI 网关，API 管理从文档化走向商业化。两者差异源于起点、使用角色和技术内核不同，未来将向 AI 网关和 MCP Server 管理演进。
静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。
我的 2025 总结：当 AI 开始释放创造力，工程师如何重新站位
2025 年 AI 开始释放创造力，重新定义知识工作。作者在编程上向创造性工作倾斜，设计适配 AI 的架构、落地 DSL；写作上 AI 提升生产力但削弱创作欲。2026 年需探索新竞争力，实现角色转变。
我们测试了百度的「AI 科学家」，它正在悄悄淘汰算法工程师
百度 2025 世界大会亮相的「伐谋」，是全球领先可商用自我演化超级智能体。它源于进化论，能让算法自我进化。实测显示其在生活场景和复杂决策问题上表现优越，架构精巧，将推动算法研发普惠化。
Palantir 创始工程师深度分享：FDE 模式是 Agent 时代的 PMF 范式
本文编译前 Palantir 高管 Bob McGrew 对 FDE 模式的思考。FDE 团队填补产品与客户需求差距，交付有价值成果。在 AI Agent 时代，因产品需大量探索且要从企业内实践出发，FDE 或成创业公司新范式。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。