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从私域知识到智能 Agent：构建智能运维知识库
抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享，介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法，详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题，还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点
文章指出传统软件工程测试方法难用于 AI 系统，促使评估工程成 Agent 演进重点。它贯穿 AI 生命周期，正走向体系化。介绍评估工程发展阶段，还提及阿里云 RM - Gallery 和云监控 2.0 实践。
上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法，指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要，还分析了重要性、优化方法，给出实践经验，强调要在性能、成本和准确性间平衡。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎，探究不同任务复杂性、信息获取场景下，用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异，还给出两类工具优化建议。
「上下文工程」 已经30岁了，而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0，剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年，是熵减少过程，旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线，每次技术突破引发三重连锁反应，当前人类正处通向3.0转折点。
整体工程：有机解决复杂演进系统中的问题
软件开发中项目延期、架构偏离等问题，常由非技术力量导致。整体工程将这些力量纳入技术决策，能解决复杂演进系统问题，还介绍了实践方法及好处。
Hugging Face 推出 GOLD：让不同模型家族也能做知识蒸馏
Hugging Face研究团队提出GOLD方法，解决了知识蒸馏中老师和学生模型需用同一套分词器的痛点，让不同模型家族间也能做知识蒸馏。它通过三步解决跨分词器蒸馏，实验效果良好，已集成到TRL库。
LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。