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支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架，能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作，可让多 Agent 高效协作，避免上下文丢失和任务冲突。
我的天！MCP开发，从“地狱模式”秒变“傻瓜操作”
作者分享FastMCP工具，它让MCP开发从难变易。过去开发MCP耗时久、Bug多，用FastMCP，186秒可本地搭建，还能上云、部署到Cloudflare Worker，降低AI工具开发门槛。
我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
作者复盘用 AI 给 App 加新功能的开发流程，指出 AI 原生开发本质还是传统流程，但执行主体从人变成 Agent，人是指挥官，确认决策；各环节有变化，文档更重要，大部分开发类 Skills 没必要。
AI 应用开发的破局之路：字节跳动 Eino 框架实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动沈桐介绍 Eino 框架在组件抽象和业务编排的创新实践。该框架以大模型为基础，解决应用开发中节点、信息流转和沉淀框架的问题，还给出开发实例，展望了未来重点方向。
告别先开发后治理：Agent 驱动的数据质量一体化交付
文章指出离线数据开发中数据质量建设面临开发与治理分离的困境，如治理滞后、迭代不同步等。DataWorks引入Data Contracts理念，以YAML Spec形式将质量规则嵌入开发流程，还可借助Agent配置规则，未来将多引擎覆盖、降低门槛并融入IDE。
第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
破解大模型「无效并行推理」：Parallel-Probe问世，并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。
吴恩达：并行 Agent是 Scaling laws 的新方向
吴恩达称并行 Agent 是扩展 AI 新方向。过去 AI 靠数据和计算量提升能力，如今并行 Agent 能在不增加用户等待时间前提下提升效果，虽任务分解有难点，但研究不断涌现。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。
Bun 推出内置数据库客户端与零配置前端开发
Bun 发布 1.3 版本，是迄今最大更新，实现全栈开发，推出统一数据库 API 并提升性能。引入零配置前端开发模式，有内置 Redis 客户端，社区反响不一，还扩展包管理功能，性能提升显著。