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让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任

本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度，指出开发中‘简单’是假象，复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点，通过案例说明其落地困境，提出将其视为系统组件，先求稳定可靠，还提及开发思路、模式及最新进展。

文章围绕软件新玩法展开，指出软件正从面向人向面向机器转变，Claude Skills 代表新范式，软件或消解为面向 LLM 的 skill.md 文件。还涵盖市场总结、AI 动态及 ETF 知识等内容。

文章介绍阿里云魔笔AI Chat Builder，它能将AI对话变可交互界面。对比现有AI应用开发方式，阐述其综合优势，还介绍核心能力、搭建方法、多端发布等，未来将打磨能力并推新功能。

在AIGC下一阶段，图像编辑成检验多模态模型关键场景。研究者提出EdiVal - Agent评估框架，能自动化生成指令并多维度评估编辑结果，其评估与人类判断一致性高，还对比了13个模型的多轮编辑表现。

哈佛MIT推出ToolUniverse，这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具，解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题，推动科研自动化升级，助力打造AI科学家。

文章探讨 Codex 和 Claude Code 的使用，建议有条件用最好的模型工具。介绍二者特点，给出文件同步、记忆文件更新、项目目录结构添加等使用方法，还强调写好 Prompt 及明确 AI 能力边界的重要性。

文章借罗永浩与影视飓风Tim对谈引出话题，以MrBeast、迪士尼为例，阐述最好的内容无用，其价值在于创造体验、建立信任、打造IP。还指出AI时代，无用内容因不可替代更具商业价值。

文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。

AutoGame创始人张昊阳离开腾讯后，带领团队打造AI游戏《麦琪的花园》，登上Steam新品榜Top50。他介绍了创业经历、产品玩法、团队分工等，还探讨AI对游戏行业的变革，认为AI游戏将带来行业范式迁移。

Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。