Anchorage Digital 首席执行官 Nathan McCauley 宣布推出“代理银行”，这是一种专为 AI 系统设计的新型金融基础设施。随着 AI 从辅助决策转向自主执行，现有的金融体系缺乏为非人类 Actor 提供身份和策略执行层的能力。Agentic Banking 利用联邦银行牌照，为 AI 代理提供合规的资本访问、身份认证及结算服务，并宣布与 Google Cloud 合作，共同构建自动化的代理经济基础。
文章讲述了 TiDB 从传统分布式数据库演变为面向 AI Agent 的统一存储层的过程。作者通过回顾从解决 MySQL 分库分表问题，到支持百万级数据库、文件系统、Agent Runtime Workspace，再到构建 Agent Stack 的六个阶段，阐述了基础设施产品如何被客户实际需求而非顶层设计推动演化，最终成为 AI 应用背后的关键基础设施。
文章介绍了 Google Cloud Agent Development Kit (ADK) 2.0 中的五种多智能体编排模式，旨在解决生产环境中智能体协作的难题。核心模式包括：混合图模式，结合确定性与 AI 驱动节点；协调者-专家模式，拆分单一“上帝智能体”为专注的专家系统；技能组合模式，通过 SkillToolset 实现跨域复用；跨语言流水线，支持多语言协作；以及协议标准化，确保上下文在不同智能体间无损传递。
作者在生日之际回顾过去一年的经历：从加拿大到新加坡再到中国，从实习生到代理 CEO，再到创业未果后投身开源。他坚信 AI 时代的基础设施应围绕 agent 重新设计，尝试申请创业营但因对国内 VC 模式失望而放弃融资，转而 all in 研发 Ephemeral Sandbox。在田老师等人的帮助下，项目转向 FUSE 技术路线并演化为 LayerFS，于四天前发布 v1.0.0。尽管面对 90% 的质疑，他决心把这一底层基础设施项目长期做下去。
作者对半年前发布的146位中文X博主清单进行复盘重筛，发现45人掉队，得出博主清单保质期约半年的结论。作者以量化标准（粉丝≥5000、14天内发帖、30天原创≥8条、中位浏览≥300等）从643个候选账号中筛出198位博主，其中138位为新面孔。文章提供Top 30必关注名单及按AI编程、Agent、AI视频图像、投资等领域的完整分类名单，每人配一句话简介，帮助读者快速找到值得关注的中文AI和科技博主。
文章借李录的观点，把中国过去70年每十年的国家目标比作一本账：一五计划的农民、90年代末的3000万下岗工人、入世后背房贷的中产、双减和去杠杆中的教培与地产行业，每一轮的成本都落在绑定上一轮主题的人身上。作者认为2026年新质生产力时代的出清是慢性的，标准在于你是在给社会降成本还是添摩擦，并给出四个自测信号（工作是否可被AI复现、收入来源、与AI的竞争位置、客户数）和五条本周可执行的动作：做自己的OPC、收缩负债、先卖后做、小步出海、季度技能尸检，提醒个体在时代转向前看清自己绑在哪里。
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式，并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式，该赛道仍有空白。针对论文小白，作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science：内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告；支持灵活接入 Codex、Claude 等模型；研究过程可回溯审核；支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识，项目已开源。
作者受 AWS 邀请赴加州参加活动，从北加到南加待了近两周。文章分享了对 AI 圈的观察：华人众多、双语优势明显但英文口语仍是刚需；理解 LLM agent 架构和模型能力边界的重要性；湾区活动多但需选择性参与；常刷 X 可保持信息不落后。生活方面，作者感受了湾区高昂的生活成本与房租，认为加州不能代表美国全貌，同时对美国的物价、小费文化和 Waymo 无人驾驶体验发表了看法。
作者作为一家30多人AI公司的创始人，用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板，并将其封装为Skill；随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点，将中台包装成MCP，接入飞书登录与权限体系，实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页，并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产，期待AI原生的组织变革。
作者提出，与其担忧AI夺走工作，不如关注它创造的新职业——自动化工程师。文章指出：工作需求无限，自动化需求也无限；构建自动化从未如此容易，但难点在于判断该自动化什么，并将其嵌入有真实人、流程与政治的企业环境中。以SeatGeek为例，部署AI后IT工单量暴增，通过自动化，三周内自动解决了40%的IT请求，六十天内超过50%，而原团队成员被重新部署到客服、合规和法务等部门构建新自动化，公司还因此增设了五个自动化工程师岗位。作者认为这是AI时代真正的新兴职业，并公开招聘首批百名自动化工程师。
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点：ChatGPT（预训练）、o1（推理）、Claude Code + Opus 4.5（长程 agent），并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题；商业上实验室像大企业，抢 token、做并购；创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载，组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志，但建议与泡沫共舞。
作者展望了未来5-10年软件开发的变化：AI模型正以每半年约10倍的速度变强，未来将极其智能、快速且廉价。开发模式将从IDE自动补全，演进到终端中的AI编码代理，最终只需用自然语言或语音告诉计算机想要什么，AI代理即可自动完成构建、测试、修复和上线。文章还探讨了为AI代理设计的意图式操作系统（无需UI）、为每个用户动态生成的应用界面、面向AI代理的新协议（如MCP），以及未来5-10年最抢手的技能，强调经验与意图表达能力将比手写代码更重要。
文章指出 AI 对行业最深的威胁不是取代初级岗位，而是切断了新人成长为资深人才的路径。新人过去通过修 bug、写测试、接受代码审查等看似低效的工作积累判断力，而这些训练任务正最先被 AI 接管。企业短期获得效率提升，但五年十年后可能出现人才断层：新人能产出看起来资深的成果，却缺乏资深级判断力。这种差距在无标准答案的复杂问题中才会暴露。作者呼吁思考：如果培养资深人才所依赖的工作全部被自动化，十年后谁来当资深工程师？
