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LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。
MCP 核心宝典 | 2025 最新最全！经典MCP案例实操讲解！必读！
文章介绍2025最新版MCP说明手册，阐述MCP是让AI模型无缝交互的标准化接口和框架，解决AI与外部连接难题。还给出实操案例，如本地构建MCP项目、实现MCP驱动的代理式RAG搜索向量数据库。
微软打包收购OpenAI？就差一点！
OpenAI奥特曼被董事会罢免时，微软差点雇佣式收购，资金、文书一天到位。微软曾对OpenAI商业化存疑，而奥特曼不想被其完全掌控，签亚马逊大单。此外，马斯克索赔，OpenAI要防御多方围猎。
咖啡机变聪明后，我连咖啡都喝不上了
一位科技记者用升级到Alexa Plus的博世咖啡机煮咖啡遭拒，社区也有诸多类似吐槽。生成式AI助手虽能力提升，但因LLM随机性，在控制场景易翻车，新旧技术切换引发混乱，边界待明确。
靠AI破解癌症，初创公司融下3000万刀！新目标：建10亿单细胞数据集
福布斯介绍，初创公司Tahoe Therapeutics融资3000万美元构建活细胞AI模型，估值达1.2亿美元。该公司已研发出针对一种主要癌症亚型的候选药物，还开源数据集，与其他公司合作开发AI agent。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。
博士80小时熬夜改代码，Codex 2小时交卷！科研奇点来了
近日，Agentic AI工程师Dan McAteer实验发现，OpenAI Codex的Goal Mode完成机械可解释性研究任务，效率比博士高40倍。Codex /goal模式能自主循环，契合科研流程。此外，递归自我改进证据涌现，AGI或早已实现。
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
深度拆解：如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ？
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills，它是Anthropic提出的Agent能力注入方式，有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节，最后测试验证其效果和收益。
一场实战派圆桌实录：解码严谨行业智能体落地的硬核突围｜甲子光年
2025年7月28日，在世界人工智能大会相关论坛的圆桌对话里，来自不同行业的实战派探讨企业级AI智能体落地。他们分享落地踩坑经验、应对数据等问题的办法，还预测了未来智能体大规模应用的行业。