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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。

Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。

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。

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。

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。

Clawdbot开发者Peter Steinberger在采访中分享诸多观点，认为今年是「个人助理」之年，每个人应构建智能体探索记忆机制；指出GUI糟糕，多数MCP应做成CLI；还称未来大批应用会消失，提示词是新界面。

最新研究发现，在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇，写作效果会更多样，AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标，还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。

近日，开源AI智能体OpenClaw走红，多地出台扶持政策，部署成趋势。但它带来新安全挑战，工信部、信通院等已预警。360集团率先发布国内首份《OpenClaw安全部署与实践指南》，为政企和开发者提供安全参考。

Fable 5.1和Mythos 5.1发布，Fable 5.1推理成本低32%。但发布几小时后被破解，27万字提示词泄露，曝光了其安全限制、隐私保护等秘密。它工具增加，还破解密码、能完成多种任务，不过也有用户抱怨耗token等问题。

OpenAI GPT - 5的system prompt被曝光在github，约17803 Tokens、78960 Characters。文章对提示词做八点分析总结，如互动风格、写作要求、工具使用等，还给出工具部分重点。