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2个设置，让Codex体验翻倍

文章分享两个提升Codex使用体验的技巧。一是在config.toml里添加配置，让非计划模式能主动提问；二是用特定提示词测试gpt的juice值，选正常思考程度的模型使用，提升使用心情。

Calendly公开Agentic Engineering实践，Agent嵌入研发全流程，如审查需求、写代码、测试等。一周半内，Agent为IAM团队生成64个PR，完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力，强调好需求与护栏重要性。

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。

顶尖数学学者Rishikesh Gajjala靠AI攻破博士课题，却宣布退出学术圈。他认为AI生成证明虽精巧但难验证，“漂亮证明未验证和垃圾无异”。他投身形式化验证领域，而AxiomProver完成“246定理”形式化验证。

Bun创建者用Claude智能体11天将Bun从Zig移植到Rust，虽通过测试，但Zig创始人Andrew Kelley批评其编程实践不规范，认为代码是‘没人把关的烂代码’，且AI生成代码缺监督会出问题。

Snowflake携手InfoQ发起直播，探讨企业将真实业务交予Agent的问题。贾天下将分享相关内容，其博客展示有本体团队可实现的能力，还通过生物医学基准测试比较不同方案，为构建企业级AI智能体提供参考。

2026年7月27日，Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大，还在多领域表现出色，能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低，有望改变全球大模型格局。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。

Artificial Analysis推出业内首个语音转语音智能体端到端性能基准τ - Voice，测试真实客服场景能力。结果显示最强S2S模型成功率刚过一半，Grok Voice Think Fast 1.0夺冠，但也面临诸多质疑。

本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。