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AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型，能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例，剖析智能体通信实践与技术实现，还给出构建多智能体应用的实战方案。
AI研发新范式：基于技术方案全链路生成代码
文章指出过往代码补全方式存在局限，腾讯广告审核团队探索新AI开发范式。介绍业界AWS、Lovable范式，阐述审核团队实践范式，含定义、技术选型、过程标准化等，还提及进展、困难与未来展望。
Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践，阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台，针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案，还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
Anthropic 哲学家首次 AMA：关于 AI 哲学与伦理边界
Anthropic的哲学家Amanda Askell在首次AMA中，就AI哲学与伦理边界等诸多问题作答，涉及AI道德决策、模型特点、理论与实践、模型福祉等内容，还谈及对各类问题的看法及解决思路。
从补全到 Agentic Edit：Trae 在代码编辑上的落地与进化
AI 编程助手走向智能化，Trae 团队历经“补全 + Chat → Apply → Builder + Cue”三阶段，解决文件定位、跨文件修改等难题，介绍 Apply 与 Search/Replace 方案适用场景，还将从三方面继续探索。
大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
他们，诠释了 QCon 的技术厚度 | 2025 QCon 上海站优秀出品人与明星讲师揭晓
2025 QCon全球软件开发大会（上海站）圆满落幕，超1300人参与。大会聚焦可持续工程能力建设，强调‘落地实践’。收官之际揭晓优秀出品人与明星讲师，他们推动知识流动，诠释QCon技术厚度。
Python只是前戏，JVM才是正餐！Eclipse开源新方案，在K8s上不换栈搞定Agent
近期，Eclipse 基金会在开源平台 Eclipse LMOS 推出‘代理定义语言’（ADL）。LMOS 项目旨在用统一、开放方式重构企业级 AI 代理开发与运维链路，对标专有平台与 Python 技术栈，避免企业‘推倒重来’。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
先用为快——企业微信 AI 新版深度剧透
本文深度剧透企业微信 AI 新版，其升级对 AI 办公解读和实践领先，场景把握佳。新增智能搜索、智能总结、智能机器人等套件，还有智能表格、邮件等特性，还升级海外版与私有部署版本。