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从实践到原则：为 AI Agent 构建的 Harness Engineering 落地与探索
生成式 AI 进入软件开发核心流程，但 AI 写代码速度超团队控复杂度能力。问题不在模型，而在软件工程系统。Harness Engineering 试图解决此问题，从三层面重新设计工程系统，已有公司实践。
使用最新的 Claude 4，我用两天就开发出一个视频编辑器，但却无法维护
作者用Claude 4两天开发出视频编辑器，却难维护。分析原因，指出AI编程在模块级强，但系统层面不足，还列举网友讨论，探讨AI在软件工程各方面的能力及局限。
一次又一次的「开发者要被取代了」的炒作潮，最终却催生了全新的薪资更高的技术岗位
每隔几年就有新技术称能取代程序员，如无代码、云计算等，但实际是催生新岗位且薪资更高。如今AI辅助开发也如此，软件业最宝贵的是架构设计能力，这是AI难以取代的。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南，涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式，对每种模式清晰解释，还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码，助开发者结构化设计系统。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
不盲目跟风：消息代理选型实战指南
消息系统在分布式架构中至关重要，消息代理选型常缺系统方法。文章剖析 Apache Kafka 与亚马逊 SQS 特性，对比它们在命令、ECST、事件通知三种消息模式下的适配性，为选型提供参考。
人形机器人终于学会洗碗了
Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。