每个请求都冷启动，平均不到 0.5 毫秒：Akamai 如何运行全球 MCP 和 Agent
面向全球用户部署 MCP 或 Agent 时，团队既要处理地域延迟，也要承担扩容和冷启动成本。
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
AI 让代码更好改了，为什么开发者反而更不敢改？
AI 让代码更容易修改，为什么团队对发布的信心反而下降？
给 Agent 用的 CLI 不能等人回答：Airbyte 怎样在 MCP 和命令行之间做选择
同一套数据服务接入 Agent 后，人类熟悉的命令行习惯可能让任务卡住或反复猜错参数。
把 Codex 装进 Doom 之后：App Server 怎样让开发者自建 Agent 界面
开发者想在自己的应用里使用 Codex，不必从头重建线程、工具和工作区管理。
Standard Chartered 测试 Daybreak：AI 找到漏洞之后，怎样证明它真的能被利用？
AI 报告代码存在漏洞后，开发人员仍要知道它在实际部署中能否被利用。
Anthropic 的 PM 没被 Claude 替代：项目越快，越需要有人把人和产品接起来
Claude 让产品原型做得更快，却没有自动协调客户、安全团队和发布工作。
Agency 报价 10 万美元，他用三天做完；真正让产品赚到钱的却不是代码
AI 让非程序员更容易做出软件，怎样把原型发展成有人使用的业务？
持久型 AI 同事出现后，人要负责方向、验证和野心
当 AI 从一次性回答转向持续完成任务，团队怎样与它协作而不丢掉判断？
他们以为灾备已经覆盖全公司，勒索软件来了才发现 60% 的环境还暴露着
企业想把多年保存的历史数据用于 AI，为什么第一步常常是寻找自己有哪些数据？
Warp 开源以后，怎样让 Agent 分诊 Issue、写两份 Spec、实现并审查 PR？
开源项目收到大量 issue 和 PR 后，维护者不只需要更快写代码，还要判断需求是否清楚、设计是否值得做、结果是否符合预期。
GLM-5.2 以 MIT 许可开放了 753B 参数，为什么“能下载”还不等于“能在公司里跑起来”？
GLM-5.2 以 MIT 许可开放权重，但企业能下载模型，还要决定怎样以合理成本运行它。
93 个子 Agent 跑了 12 小时，做出一个能玩 Doom 的操作系统：Google 为什么把 Agent Manager 从 IDE 里拆了出来
一个人同时管理多个编程 Agent 时，开发工具应该怎样组织任务？