NVIDIA 推出 Jetson Agent Skills，将设备特定的平台知识注入 AI 辅助开发流程。边缘 AI 开发不仅涉及代码，还需处理硬件、内存、JetPack 版本、容器和部署约束。Jetson Agent Skill 是包含指令、参考资料、安全边界和辅助脚本的可检查包，分为 Device Skills（设备诊断、环境配置、模型服务、基准测试）和 BSP Skills（刷机前的平台定制）。文章介绍了基于 Codex 的完整工作流教程，从连接 Jetson Orin Nano 到构建本地运行的视觉语言模型（VLM）应用，并展示了 JetPack 7.2.1 中基于 Video Codec SDK 和 PyNvVideoCodec 的视频技能如何自动生成并验证编解码流水线，最终返回可复现的性能测量结果。
UC Berkeley教授Ken Goldberg提出Agentic Robotics（AR）新范式：将机器人策略生成视为编程问题，用多智能体AI系统离线编写、测试、诊断和迭代改进结构化机器人程序。团队开发了图策略框架GaP，将控制表示为模块化组件图，多个编码智能体在仿真中递归优化。借助Newton物理仿真器和Robot Sim Studio工具，GPT-6 Astra展现了从真实场景视频推断物理参数的'逆物理'能力，生成了能直接在真实机器人上运行的代码。AR结合了模型方法的速度可靠性与前沿AI的适应性，Real2Sim正从人工工程任务转变为智能体学习过程，机器人学迎来范式转变。
文章探讨了视频世界模型在游戏开发中的应用与挑战。Roblox 团队通过引入 14B 参数的动作条件 Text-Image-to-Video 模型，并设计了名为“Game Cartridge”的轻量级控制框架，结合实时视觉语言模型（VLM）作为感知组件，成功将视频生成模型与传统游戏引擎耦合。该方案解决了世界模型缺乏抽象状态管理和游戏进程推进的问题，使开发者能够利用 AI 生成高保真且具备复杂交互的可玩游戏体验。
