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业界对 Agent 的最大误解：它能解决所有问题
业界认为 AI Agent 规模应用“拐点时刻”已至，但 IBM 强调不必过度“神化”AI。其推出 watsonx Orchestrate 解决方案，还指出企业落地 AI 要考虑数据、流程自动化等问题，强调回归业务本质看技术价值。
不到百万级，看不见 MCP 的真实问题：创始人亲述这疯狂的一年
本文是对 MCP 联合创作者 David Soria Parrra 的访谈，回顾 MCP 从发布到成为行业事实标准的历程，探讨其演进、应用、竞争对手等问题，还分享经验教训，展望未来发展方向。
AI 创业最大的问题，不是 FOMO，而是没想清楚
Anthropic 对齐研究负责人 Jordan Fisher 在 YC 分享中提出诸多 AI 创业思考，如按两年后世界规划产品、软件是否商品化、信任问题及护城河等，虽当下多无答案，但思考很重要。
心得分享：凭借 Cursor，数周内完成产品上线月收入过万！
网友用Cursor数周开发垃圾邮件清理工具获利，月收入近1500美元。他分享七条使用心得，如提示“自顶向下”、测试先行等，还建议关注交付效率和质量，持续迭代。
不到百万级，看不见 MCP 的真实问题：创始人亲述这疯狂的一年
MCP 联合创作者 David 复盘其发展，从开源协议到行业事实标准，经历多阶段演进。他指出做对死磕标准 HTTP，踩坑让关键能力成可选致双向能力被削，规模达百万级有扩展性问题，还谈及多方面发展与规划。
冲上 GitHub 热榜，这个智能问数开源项目火了！
数据使用麻烦，存在“数据鸿沟”。开源项目SQLBot基于LLM和RAG技术，能用大白话查询数据库，将问题转成SQL执行并可视化呈现结果，功能实用，部署简单，降低了数据分析门槛。
AI不再「炫技」，淘宝要让技术解决用户每一个具体问题
技术发展迅速，淘宝力求将AI融入应用场景解决用户问题。今年3月升级AIGX技术体系，近日郑波公开淘宝全模态大模型进展，认为狭义AGI或5 - 10年到来，多模态智能成关键技术域。
verify-data：一个端到端的数据验数 Agent Skill
本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。
LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。