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写了 17 年开源代码，我为什么认为 Coding Agents 堆功能是在瞎折腾？

libGDX 创始人、17 年开源老兵 Mario Zechner 吐槽 Claude Code、OpenCode 等工具功能堆叠，带来掌控感丧失等问题。他推出极简主义编程 agent pi，仅含四种工具，有最短系统提示词，扩展性强，能让开发者重拾掌控权。

DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。

阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。

2026年2月底GitHub上claude - seo仓库有3500 star，五个月后达12.3K star。该项目作者一人开发，能给站点做SEO审计。它把判断层抽出开源，审计后可直接改代码。不过也有动态渲染弱等问题。

近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。

在AI浪潮下，搜索正经历重构。秘塔AI推出「Agentic Search」模式，「边想边搜边做」，可自主完成多步工具调用，内置20余种工具。通过5个场景展示升级，从读懂用户到美化结果、精准计算、打通工作流等，让搜索进化为「帮达成」。

当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。

昨天，英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX，将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大，能带来高回报，可重写推理经济，还将得到英伟达全栈AI生态支持，预计2026年底可用。

高德用AI重构底层技术栈，建立主 - 从Agent架构，将千问大模型与空间智能结合。新架构分Agent层、模型层和工具层，还依托生态数据和通信协议。这让高德从工具变智能体，为行业转型提供范式。

文章介绍了AI编程产品分类，指出Vibe Coding存在的问题。重点讲述Figma在2025 Config发布Vibe Coding产品Figma Make，其可从设计稿生成网页，有编辑工具精准迭代等功能，还推出可视化低代码建设工具Figma Site。