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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。
「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。
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。
The Batch: 948 | GLM 5.1：面向长时任务的能力提升
Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1，可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计，有推理等特性，在多榜单表现佳，但推理和数学能力落后闭源模型，价格有提升。
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。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作，了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性，执行任务时多有安全检查，虽增加成本延迟，但更可靠，且在命令行工具中用户体验出色。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
为什么「高价值任务」成了所有 AI Labs 的T0 级战略？｜ 拾象 AGI 备忘录
过去一季度模型进步显著，头部 AI labs 战略对齐，将 coding 列为 T0 级战略，争抢高价值任务。文中还探讨了 AI 对企业 SaaS 的冲击、ToC/ToB 二分法的过时、硬件挑战及高价值任务的二八结构等问题。