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Anthropic官方解密：3招上下文优化，破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
Claude Code 更长更快！Agent能自己管项目了！从 Todo 升级到 Task
上周Claude Code团队更新任务清单系统，从「记事本」升级为「项目管理系统」。因模型能力增强，需求变复杂，原TodoWrite无法满足，新Task系统解决了任务依赖协调问题，支持复杂项目。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
一行代码不写，龙虾军团日夜为我打工赚钱
油管科技博主Matthew Berman分享0代码OpenClaw使用心得，其龙虾数字员工能处理商务邮件等工作。他靠提示词+Vibe Coding实现‘躺赚’，还分享多场景龙虾玩法，且公开提示词。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时，提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息，有完整开源。它历经多版本演进，还能用于安全防御，使用简单，值得开发者跟踪。
性能提升400%！AutoResearchClaw自主设计多模态记忆大脑
AI助手积累海量多模态数据，记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计，性能提升超400%，新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
微信龙虾只活2天：一次更新干崩全生态，OpenClaw 撞上 Vibe Coding 天花板
3月22日微信官宣推出支持接入OpenClaw的ClawBot插件，两天后OpenClaw更新，将插件生态系统迁移到官方ClawHub市场，引发诸多问题，如系统崩溃、插件失效等。此次事故暴露系统脆弱性，也为Vibe Coding发展敲响警钟。