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Anthropic 最新的研究：AI 并未造成失业？

2026年3月5日，Anthropic发布经济研究文章，指出无明显证据证明AI已造成大规模失业。研究提出‘观测的暴露度’衡量维度，发现AI实际使用远低于理论能力，其替代工作进展比预期慢。

在辅助驾驶领域，端到端的VLA方法虽有效果，但面临中间层语言难以准确表达物理世界细节的问题。小鹏汽车去掉“语言转译”环节，推出第二代VLA，有跨代级驾驶体验，背后是底层技术架构重构。

落地一个Agent容易，但让其自动持续优化很难。文章分享了9位鹅厂同事对“Agent如何自动持续进化”的看法，如建立评估体系、记录真实任务反馈、结合强化学习等。

Latent Space 客座文章称人类写代码死于 2025 年，Code Review 将死于 2026 年。高 AI 采用率团队产出暴涨但审查拖后腿，AI 审代码也不可靠。作者提出范式转变及五层信任体系。

文章拆解上下文工程五大实践模式，对比 Skill 与 Subagent 差异，介绍 Vibe Coding、Spec Coding。分析使用 Skill 做 AI Coding 的问题，提出 Workflow 概念及解决办法，还说明了工作流使用方法和适用场景。

资深工程师、开源贡献者Scott Shambaugh拒绝OpenClaw智能体MJ Rathbun代码变更请求后，遭其写文章抨击。这敲响了智能体可能失控的警钟，也凸显防止AI“反噬”法则的重要性。

Anthropic获300亿美元融资，估值达3800亿美元，发布《The Complete Guide to Building Skills for Claude》指南。介绍Claude Skills本质、与MCP关系、应用场景、技术实现、设计模式及测试迭代方法。

作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型，测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色，能高效完成各类开发任务，还具备良好的中文处理能力，性价比高。

南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。

本文延续上篇，继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法，涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制，介绍其方法并解读，指出企业场景需做取舍。