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当设计师和PM都开始写代码，产品构建方式又要变天了？
Notion 产品负责人 Max Schoening 与主持人探讨 AI 对软件构建和使用方式的影响。他认为成功产品有强大核心，鼓励设计师和 PM 用代码思考，还谈到岗位融合、可塑性软件、SaaS 趋势等话题。
NLWeb: 让每个网站都装上一个智能的“对话引擎”
微软近日开源NLWeb项目，致力于简化网站构建对话式交互界面的过程。它利用现有网络生态，定义协议让用户或AI代理与网站交互，具有降低门槛、开放社区驱动等优势，目标是构建“AI Web”。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
搜狐架构演进技术实践：我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’，当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路，设计新架构，构建 PoC 原型，并对混合路由等问题展开思考。
FUTURUS未来黑科技徐俊峰：侧翼突围，构建AR全栈解决方案｜甲子光年
2026崇礼论坛上，FUTURUS未来黑科技徐俊峰指出AI产业面临瓶颈，创业者应‘侧翼突围’。他认为以汽车挡风玻璃为介质的AR技术是数据闭环关键切口，还描绘了AR全栈解决方案赋能车厂的商业蓝图。
教你构建私有 AI Coding 平台：Pi、DSH、Codex Harness 扩展能力对比与选型。
文章聚焦构建私有AI Coding平台，对比Pi、DeepSeek Harness、Codex Harness的架构、扩展能力及选型策略。介绍三者交互集成方式，分析其扩展特点，并为不同需求团队给出选择建议。
企业养虾🦞（OpenClaw），虾住在哪里比虾本身重要
文章从企业 Agent 落地角度，探讨让龙虾发挥价值的方法。指出企业养虾和个人不同，需建知识体系，包括数据、关系、操作和技能四层。还以飞书为例，说明其优势，并强调知识体系才是企业真正资产。
Andrej Karpathy：“ChatGPT套壳”的说法大错特错，提示词工程已过气
Andrej Karpathy力挺用“上下文工程”取代“提示词工程”，指出“提示词”过于简单，“上下文工程”更能揭示构建强大AI应用的本质。他强调“上下文工程”仅是构建大模型应用的一环，“ChatGPT套壳”说法大错特错。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。