Agent 能一直写代码以后，怎样评测、审查并隔离客户数据？
多个 Agent 能快速生成代码后，评测、审查和客户数据隔离反而成为生产系统的新难题。
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
一个 96% 的 AI Agent，为什么输给 80% 的同行？Druid AI 的绩效评估法
客服 Agent 独立处理了 96% 的对话，就一定比处理 80% 的同行更好吗？
每月 3.2 千万亿个 Token，推理系统怎么跟上？
长上下文 Agent 和普通聊天请求同时涌入时，推理系统怎样避免一个大请求拖慢所有人？
从 1 万美元到 795 美元：AI 数据流水线为什么要先学会“怎么才算错”
让 Agent 自己搭数据流水线，怎样判断它是在优化而不是把错误藏起来？
编码 Agent 上云前，先选对沙箱：Docker、GitHub Actions、虚拟机与 Kubernetes 怎么取舍？
编码 Agent 能运行命令后，关掉确认虽然省事，也可能让它接触本机密钥和生产系统。
AI 账单失控以后，别急着只留一家供应商
企业看不清 AI 账单时，统一到一家供应商似乎容易管理，却可能加深工具锁定。
AI 写代码越来越快，安全为什么没跟上：Javier Garza 从删库事故讲到恶意 Skill
AI 让更多人快速做出软件，也让 Agent 读网页、安装工具和操作生产环境时的错误更容易扩大。
Agent 写完还不能交：Ras Mic 的四步开发工作流，重点都在验证
多个编码 Agent 并行时，最初的错误假设可能更快扩散到代码和测试。
语音 Agent 为什么不能只追求更快？LiveKit 把 600 毫秒当成一笔预算
语音 Agent 回复快，却仍可能在用户插话或改变主意时乱掉。
算力越紧，硬件越碎：Modular 为什么要从 Mojo 一路重做云服务？
AI 硬件越来越多，模型团队怎样避免为每种芯片重复处理底层差异？
模型一样，为什么换一家推理服务商，游戏要多等一分钟？
同一个模型接入不同推理服务商，编码 Agent 的完整任务耗时仍可能相差很大。
AI Agent 已经在员工笔记本上：企业怎样拆掉“致命三要素”？
员工笔记本上的 Agent 往往既能读取内部资料，又能接触外部内容和执行命令，一次误判或提示注入就可能触及生产系统。