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为什么95%的智能体都部署失败了？这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出，95%的AI智能体部署失败，原因并非模型不智能，而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题，给出创业者需思考的问题。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
一个投资人与他的AI龙虾助手70天真实协作笔记｜甲子光年
恒海奇点创始人姜海舟分享与OpenClaw构建的AI Agent协作系统70天经验。他指出企业AI化瓶颈在信息结构，提出四个判断，包括AI缺信息、‘眼高手低’者赢、AI不裁人、‘吓尿点’临近，认为窗口期只剩3 - 6个月。
从一个公众号智能体说起：好用的Agent，究竟需要什么?
文章从公众号智能体切入，探讨好用的 Agent 所需条件。介绍腾讯云智能体开发平台 3.0，其有知识处理进化等能力；还提及 Agent 在酒店、营销等场景应用，强调可靠工程与用户触达对实现其价值的重要性。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
OpenAI 的“编程”新范式？其实是瀑布模型的回魂：“听 PM 的话、写需求文档”
在今年AI工程师大会上，OpenAI研究员Sean Grove提出在AI驱动时代，清晰规范将取代传统代码成软件开发核心产物。他认为编程核心是结构化沟通，该转变是工程实践未来方向，但引发诸多讨论。
一夜之间，Claude Code删掉了80%系统提示词
本周五，Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 介绍新一代大语言模型工程趋势变化。Anthropic 发现旧提示词工程范式在新一代强推理模型发布后或过时，新的 Claude.md 应精简，大砍系统提示词后可把特定任务上下文交给 Skill。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
斯坦福&SambaNova联手发布ACE框架：上下文即战力
文章介绍了斯坦福与SambaNova联手发布的ACE框架。它解决传统提示工程缺陷，将提示工程升级为智能体自我演化体系。通过“生成 - 反思 - 策展”闭环，实现上下文低成本、低延迟、高扩展演化，小模型搭配它能击败大模型+传统提示。
刚刚，GPT-5.2满分屠榜，OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色，刷新多项基准测试 SOTA 水平，如 AIME 2025 获满分，在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。