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不要建一千个 Agent：Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元，在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构，Policy Agent 开发过程，定义“正确”标准，建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
来自 Manus 的一手分享：如何构建 AI Agent 的上下文工程？
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择，给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则，助开发者少走弯路。
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈，如语义膨胀、信息密度不均等；阐述Agent间协同结构演化，包括松耦合编排、语义协同等；还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
详尽地带你从零开始设计实现一个AI Agent框架
文章详尽介绍AI Agent框架，从理论到实践，涵盖多种模式、主流框架对比，强调上下文工程是核心，还给出极简框架实现及应用示例，虽有不足但能助看清Agent本质。
深度拆解：为什么通用 Agent 的下一站是 Agentic Browser？
文章指出 2025 年 AI 圈新风暴眼 Agentic Browser 正形成。从 Perplexity 故事讲起，阐述传统系统和浏览器限制通用 AI 发展。厘清通用 Agent、AI 搜索等概念，分析 Agentic Browser 成通用 Agent 下一站的原因，预测 OpenAI 相关产品秋季前发布。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
Routa 桌面版发布：内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台
Routa桌面版发布，它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架，Kanban成为任务协议，多Agent沿泳道接力协作，重新定义了‘done’，让AI Coding进入协作与交付问题域。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
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。