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Figma 自研了 Redis 代理，实现六个 9 可用性
Figma发布自研Redis代理服务FigCache详细实践，替换旧缓存栈。自2025年下半年上线，实现六个9可用性。它基于ResPC构建，分离前后端，配置灵活，处理Redis Cluster问题，迁移策略可回退。
谷歌Dreamer大神离职！「辛顿门徒」自曝错过Transformer
谷歌世界模型大牛Danijar Hafner宣布离任，他自2016年起在谷歌相关团队工作近十年，曾获辛顿指导，主导开发Dreamer系列。他还自曝曾错过Transformer，当时未在意其优势。
“OpenClaw 类”自进化智能体代表项目介绍
文章指出传统 Agent 存在记忆短暂、能力固定的瓶颈，介绍了 OpenClaw 生态中“自进化”的不同形态，还列举了 Nanobot、AutoResearchClaw 等多个代表性项目，阐述其特点和应用场景，最后抽象出自进化智能体的共同要素和工程模式。
Claude Managed Agents提了两个新改进，解决企业级安全问题
企业把AI接入内网，认证令牌风险大，阻碍全面接入内部API和数据库。Anthropic为Claude Managed Agents提出自托管沙箱和MCP隧道两个新解法，核心是让凭证控制权留在网络边界，还介绍了相关沙箱服务商。
Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
一篇自进化Agents技术最新综述：迈向人工超级智能
LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。
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。
谷歌nano banana官方最强Prompt模板来了！先收藏再说
爆火的nano banana让更多人体验到AI对图像生成与处理的革命，网友开发出各类玩法。谷歌官方推出nano banana最强Prompt模板，涵盖写实、贴纸等6种类型，还给出调用API生图示例代码。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。