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V2G的羊毛不好薅｜甲子光年
国家出台政策推动V2G发展，有人认为新能源车主卖电赚钱的春天来了。但实际上V2G商业化落地存在工程难题，虽政策推动使其热度回升，多项目绕开并网采用“表后”应用，不过车主卖电收益抵不过电池损耗。
效率狂飙数倍后：Coding Agent已然成熟，但开放世界仍是“无人区”
2025 年被定义为 Agent 的‘工程落地元年’。MCP、A2A 协议及多智能体协同框架推动 Agent 应用爆发，但企业级落地仍面临多 Agent 协作低效等挑战。AI Coding 和自动化运维是落地较成熟领域，其终极形态观点不一。
当人形机器人还在画饼，这家公司已用“带大脑的机械臂”实现批量落地 | 甲子光年
当资本热捧人形机器人时，微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地。其‘创TRON’机器人解决多行业痛点，实现降本增效，落地版图不断扩大，还构建技术护城河，未来将迈向群体智能。
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。
大模型Agent的核心还是prompt？ 目前有什么挑战？
文章指出大模型Agent核心并非Prompt，而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具，分析规划、记忆、工具使用要点，还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战，并给出应对建议。
以为Anthropic全是科学家？数据告诉你，他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历，发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀，Google是最大人才池，博士仅占13.7%，头衔扁平化。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
肝脏也能“按需定制”？科学家研发新型植入物，让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略，结合组织工程与合成生物学，创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体，在动物实验中实现植入后按需扩增，为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。
配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。
多模态需求井喷，智能视频云如何靠分布式处理破局？
国内多模态AI发展中，模型层火热但应用层落地慢。多模态应用落地面临体验升级、视频化扩展、大模型部署下沉挑战，催生智能视频云升级需求。火山引擎在FORCE大会展示分布式多媒体处理实践，推出MIPP平台，未来将开源并推商业化产品。