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实测LibTV团队版：AI视频的工作室时代来了！

作者实测LibTV团队版，分享用其制作皮克斯风格3D动画片段的过程，介绍团队版核心功能，如团队主体库、共享积分池、权限管理等，还提及新功能，指出AI视频走向工业化，而该团队版是首个专注团队协作的工具。

吴恩达指出AI原生软件工程团队与传统团队运作不同，使用编程智能体构建产品更快，也带来运营变化。团队要应对项目管理、设计、营销、合规等瓶颈，‘通才型人才’在小团队更具优势。

在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。

加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。

Multica 是开源的 Managed Agents 平台，能统一分配任务、跟踪进度、积累经验。它把 AI Agent 当团队成员管理，有5个关键能力，兼容8种主流 Agent，支持自部署，5分钟可上手，但生态尚处早期。

Agent成大模型主战场，构建方法待探索。Manus发blog揭秘，认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代，虽实践不易，但总结出围绕KV缓存设计等关键点，其经验影响Agent表现。

清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。

中国国星宇航团队发射的太空计算星座，在第四届琶洲算法大赛中助力佳都科技团队完成交通行业算法上星运行，实现常态化商业运营，标志轨道AI计算进入工程化阶段。

阿里云Tair KVCache团队联合多团队将开源Tair KVCache Manager，介绍其架构设计与实现。该服务应对Agentic AI下KVCache存储挑战，解决传统模式难题，具备企业级管理能力，后续还会完善多方面功能。

Manus项目团队分享上下文工程秘诀。他们押注于此，使产品发布改进更快。还阐述围绕KV缓存设计、掩码非移除工具、用文件系统作上下文等原则，助构建AI Agent者少走弯路。