Agent 怎样改进自己：Langfuse 把生产 Trace、评测和 PR 接成一条循环
Agent 的输出事实正确，用户仍可能不断修改；Langfuse 的更新日志工具就把内部术语直接写给了客户。
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
一张 Blackwell、两个 vLLM 服务：推测解码什么时候能快 1.6 倍？
推测解码能让语言模型更快生成，什么时候值得开启？
OpenAI 的 Sites 团队怎样把临时软件用进日常工作
临时出现的工作或个人需求，怎样快速做出一个够用的工具？
Agent能在运行时给自己写工具，但“写出来”和“可以放心运行”还差几步
Agent 遇到没有现成工具的任务时，怎样在运行中补充能力？
人类不会在200毫秒内回复：Temporal怎样让Agent等几周也不丢状态
Agent 工作到一半需要人工批准时，回复可能要等几分钟或几周，服务也可能在等待期间重启。
Jeremy 把个人 AI Agent 戴在胸前：旧 Raspberry Pi 能做什么，不能做什么？
Jeremy Adams 想做一台便宜、开放且自己能理解的个人 Agent，于是用旧 Raspberry Pi 处理消息、工具和本地数据，把语言模型推理留在云端。
GPU 坏了，训练怎样接着跑：Crusoe 把 Slurm 与 Kubernetes 串起来的方法
训练过程中 GPU 节点不可用，怎样让任务尽快从检查点继续？
一个 ID 记住对话，一个 ID 留住沙箱：Google 怎样把 Agent 装进统一 API
Agent 运行不只需要对话历史，还需要保存文件、依赖和执行环境。
Rowan 用五条提示词翻到银行信息后，给 Agent 加了一台 microVM
编码 Agent 如果直接运行在个人电脑上，即使没有外部攻击，也可能沿着本机浏览器记录接触敏感信息。
MCP 占满上下文，不一定是协议的问题：Jan Čurn 如何把远程连接藏进 CLI
Agent 连接多个 MCP Server 后，工具定义和返回结果容易挤满上下文，怎样保留远程连接能力又减少不必要的加载？
AI 代码写得快了，为什么发布还是没快？
AI 写代码更快以后，工程师怎样检查一份改动是否影响已有用户流程？
本地跑模型还不够：Dylan Couzon 用无人机解释为什么 AI 记忆也该归你
把模型搬到个人设备后，助手仍可能忘掉用户多次纠正过的偏好。