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Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
从超级个体到超级团队：AI 如何重塑企业软件生产力？｜2026 奇点智能产品大会专题前瞻
2026 奇点智能产品大会 7 月 17 - 18 日在北京举办，设「AI 驱动的软件生产力革命」专题，邀字节跳动、百度等团队实践者，探讨 AI 融入企业全价值链生产闭环，还准备了 AI 产品落地实战资料包。
想挣全球用户的钱，比想象中得更复杂 | AI产品海外收款避坑指南
AI 产品出海，支付不只是接 SDK 这么简单，关乎产品收入增长。不同市场支付差异大，选错或忽视风控，会导致支付成功率低等问题。文章围绕全球变现、支付风控、避坑指南等问题，给出实践建议。
“龙虾”也需要看病？一张旧病历，引出三个新确诊
本文是悟空Agent泛化能力系列先导篇，以OpenClaw项目为例，介绍其通过不同泛化策略发现三个新漏洞，还总结实践原则。强调研究泛化能力对防御漏洞的重要性，4月底悟空Agent将开放试用。
第十届深港城市\建筑双城双年展专场论坛·生成出来，生存下去
第十届深港城市/建筑双城双年展《__生__：AI艺术单元》开启，专场论坛《生成出来，生存下去》聚焦AI艺术实践现实处境。活动邀请多领域人士参与，探讨技术对艺术生态影响，还组织夜间观展活动。
从 ReAct 到 Ralph Loop：AI Agent 的持续迭代范式
文章围绕AI Agent持续迭代范式展开，指出AI编程助手现存过早退出等问题，介绍了Ralph Loop范式，阐述其核心要素、原理、优势，对比与传统智能体循环差异，还给出使用最佳实践、适用场景与建议。
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。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。