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企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
Netflix 如何实时绘制数千个微服务的拓扑图
Netflix分享Service Topology系统细节，它为数千微服务创建实时依赖关系图，合并三类数据源，近实时更新。开发动机源于工程支持请求常见问题，现有工具无统一视图。未来将加入部署和配置变更事件。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
当我把 AI 变成一个"算法"：Skill 工程化设计的心路历程
作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点，引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理，还设计了 Workflow 串联工具，实现自动扩展和无缝互转，最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。
吴恩达：最快的团队，人人都是产品经理
吴恩达在最新编辑信中指出，AI编程工具提升开发速度后，瓶颈转移到‘决定做什么’。传统团队配比失衡，最快团队让工程师身兼PM和工程师。Claude Code团队实践与之相符，AI时代人人应成通才。
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。
Resolve AI：为什么 AI SRE 领域有望诞生下一代 Datadog
文章分析了 AI SRE 领域发展现状，指出运维侧 AI 变革慢于开发侧。介绍了 Resolve AI 产品，包括多 Agent 机制、应用场景等，还提及融资、客户情况，对比了与 Traversal 差异，探讨了 AI SRE 未来趋势。
一个CLAUDE.md霸榜GitHub第一！蒸馏自Karpathy，6万码农抄作业
一个名为CLAUDE.md的Markdown配置文件冲爆GitHub，本周新增44,465颗星，总星数61.6k，连续三天Trending日榜第一。它源自Karpathy对LLM编程陷阱的观察，含四条规矩，能约束AI编程Agent。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
这家初创要为AI重绘地球：可量身定制卫星星座，对接太空计算
西班牙初创公司 Xoople 完成 1.3 亿美元 B 轮融资，欲构建“地球记录系统”。它先铺管道、再造源头，与 L3Harris 合作开发天基测量系统，虽面临竞争与隐忧，但也顺应太空计算融合趋势。