最重要的 AI 创业领域不是 Agent，而是 AI Memory
本文探讨了 AI 领域被忽视的一环：记忆。文章指出，GBrain 正致力于构建持久的认知层，通过自动建立知识图谱和梦境循环维护，让 AI 拥有持久记忆和关系感知。作者认为，未来的 AI 竞争优势将属于那些能积累上下文和理解关系的系统，而不仅仅是智能体本身。
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Agent 系统中的上下文与记忆工程
本文探讨了在 Agentic AI 系统中，上下文工程与记忆工程如何解决不同问题。上下文工程专注于单次推理调用的设计，涵盖选择性包含、结构放置、压缩和历史管理；记忆工程则关注跨会话的持久化，涉及写入策略、存储层选择和检索策略。两者在检索边界交汇，共同决定了 Agent 在实际工作负载中的可靠性。
The Graph Engineering Setup Guide
本文介绍了图工程如何为Agent提供复合记忆。通过双时态模型和MCP配置，Claude可获得持久的图记忆，相比向量搜索，多跳任务准确率提升36-46%，幻觉减少40%以上。
Agent Memory Framework: Remember, Cite, Forget
本文提出了一个智能体记忆系统的可靠框架，该框架需同时完成三个核心任务：记住该记的、引用可信的、遗忘过期的。文章详细介绍了记忆的六个层级（如会话状态、项目记忆、索引检索等），阐述了如何通过权威排序解决冲突，并强调了通过硬过期、双时序或软衰减等机制让旧记忆失效的重要性。
2026下半年最值得关注的198位中文X博主：3月榜单45人掉队，我重筛了一遍
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。
时代账本｜每一轮时代都有账单，你在哪一页？
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。
大模型、AI 产品、Agent、Skill、插件和 MCP 到底是什么？
文章系统梳理了 AI 生态中的核心概念及其关系。首先介绍 AI 模型，按处理信息类型分为语言/多模态、图像生成、视频生成、音频语音和专用任务模型，并列举 GPT、Claude、Gemini、FLUX、Veo、Whisper 等代表产品。其次区分 AI 模型与 AI 产品，涵盖综合助手、AI 搜索、创作和办公开发工具。然后解释 Agent 如何从回答问题走向执行任务，分类介绍了编程 Agent（Codex、Claude Code）、跨应用 Agent（Manus、OpenClaw）和长期个人 Agent。最后厘清 Skill（可复用工作方法）、Tool（具体能力）、Plugin（功能集成）、API（软件接口）和 MCP（标准化连接协议）的区别，以及 Workflow、Memory、知识库和执行环境等支撑能力，帮助读者理解整个 AI 生态的组成与协作方式。
想入门 AI 领域的极佳方式就是大量翻阅论文——Open-Science 科研工作台推荐
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。
在加州待了快两周，聊聊 AI，也聊聊生活
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。
我花了5天时间，对公司进行了一场AI化改造
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。
自动化工程师的崛起
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。
Agent Memory Is Not a Search Problem
文章指出 Agent 记忆系统的核心问题不是检索而是上下文组织。跨 15 个模型、20 万模拟对话的研究显示，任务拆分为多轮会使准确率平均下降 39%，而合并为单轮可恢复大部分损失。文章回顾了 Agent 记忆的四个发展阶段（全量历史、滚动摘要、向量检索、知识图谱），批评语义/情景/程序性记忆分类无法指导检索决策，并主张按六种问题类型构建六种上下文形态。作者基于开源 Graphiti 引擎，以客户历史为例实操演示如何让记忆系统在模型运行前正确组织上下文，避免基于过时信息的自信回答。
红杉合伙人 Pat Grady 谈 AI 现状：AGI 已至、泡沫与机会
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。
