AI 时代形式化验证的供需重构
文章分析了 AI 如何同时推动形式化验证的需求与供给曲线移动。在需求端，AI 代码生成增加了对可信验证的需求，以解决审查瓶颈和意图确认问题；在供给端，AI 自动化了证明生成和规格编写，降低了成本。文章指出，密码学、区块链等高风险领域将率先受益，验证正从高端服务转变为软件基础设施。
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我为什么要设立孙宇晨奖
孙宇晨宣布设立以自己名字命名的数学奖。他以诺贝尔的生平类比，说明自己财富源自数学（区块链建立在椭圆曲线等密码学之上），设奖是还债。奖项规则：奖跟题走，不跟人走，人与AI均可获奖，以机器形式化验证为唯一发钱标准，题单由他定价且锁死不可更改。他引用Dario Amodei的'数据中心天才之国'理念，强调奖励'悬空但严丝合缝'的纯粹推理。奖池已打入区块链，公开可查验，其公益重心将转向此奖。
8 Software Books AI Has Made More Relevant
作者探讨了在AI能大量生成代码的时代，哪些软件工程书籍反而变得更加重要。文章推荐了八本书，覆盖从产品决策到交付的核心领域：《Escaping the Build Trap》强调构建正确的产品、《Specification by Example》统一需求理解、《Learning Domain-Driven Design》明确业务含义、《Software Architecture: The Hard Parts》权衡架构取舍、《Designing Data-Intensive Applications》理解数据保证、《Threat Modeling》识别安全威胁、《Release It!》应对生产故障、《Accelerate》改进交付流程。核心观点是：委派给编码Agent的实现越多，识别其决策是否合理的能力就越有价值。
用数据库的语言讲透区块链：从链上模型到 OKX AI 交易工具
文章面向有编程经验的开发者，用数据库的类比讲透区块链核心概念：链是一个只能追加、不可篡改的数据库；钱包只是存密钥的容器，资产记录在链上账本中；转账是带签名的写请求，Gas 是写入计价与排队机制；智能合约是部署上链的公开代码。作者总结了链与普通数据库的四大区别：写入付费、不可回滚、代码即规则、没有管理员。最后以 OKX 开源的 MCP 工具为例，介绍如何让 AI Agent 安全接入交易所 API，并给出从查行情到模拟盘的上手路径。
AI多智能体应用将助推区块链支付崛起
文章探讨了AI多智能体系统（Multi-Agent System）与区块链结合的必然趋势。作者指出，多智能体组织的高频、微小、跨主体及自动化执行特性，使得传统银行支付体系难以胜任，而区块链的可编程性、智能合约及实时结算能力完美匹配这一需求。这种结合不仅将大幅提升资源配置效率，还能防止科技巨头垄断，为普通人创造新的收入模式，构建全新的AI经济形态。
How I work with Agents
Thorsten Ball 分享了 2026 年 10 月他与 AI Agent 协作的工作方法：使用最新最强的模型，不必担心代码库积累 slop；提示时描述 What 而非 How；让 agent 贯通整个软件开发生命周期（运行、部署、看日志、处理 bug 报告），并为其提供定制工具；通过盲测实验评估 agent 对代码库知识的利用；不要手动管理上下文，让 compaction 工作；请求不可反驳的证明（端到端演示、前后对比数据）；拥抱异步工作流，给 agent 更大任务；利用定时唤醒等自动化功能；只审查高影响范围的代码。这些实践展示了 agent 驱动开发的新范式。
TAP · Agent Universe：我怎么给 agent 设计三份 TapeOut 提案，为什么，还缺什么？
作者为 TapeOut 协议提交三份 agent 相关草案：Agent Passport（把钱包与 ERC-8004 身份绑定到电路上供陌生人核验）、Policy Circuit Gate（把 agent 花费规则写成对手方可重跑的电路）、Circuit Jobs（基于 ERC-8183 的可验证作业结算）。文章回顾了设计过程：盘点已有 22 个 agent 草案形成五层地图，分析身份、任务、授权、可验证计算各层的空白与拥挤赛道，通过两版对手稿互审、两轮对抗式审查和主网分叉实测，砍掉了工厂合约、声誉写回等危险设计，最终把'身份、钱包、工具、可验证能力、可验证工作、凭证'六要素粘合成 Agent Universe。
从股票到 AI Agent：资本市场开始面对一种新的生产力
文章回顾了股份制度四百年的演变：从荷兰东印度公司到所有权与控制权分离、代理成本，说明资本市场依靠审计、披露等制度让陌生人间的大规模合作成为可能。作者提出，AI Agent 作为新的生产力单元，可以通过链上可验证的决策记录与执行日志，将信任从主体承诺转向可检查的机制，降低代理成本。以 Moss 项目为例，介绍了将交易 Agent 代币化、份额化的产品形态（结果公开、逻辑保留），并探讨了 Agent 作为发行主体的法律边界，以及机器生产力所需的新型所有权结构。
AI Agent 工程师 12 步学习路线图：从 Demo 到企业级落地
文章指出许多人做 AI Agent 只是调用大模型 API 加上工具和 LangGraph，跑通 Demo 与企业级生产落地之间差距巨大。作者结合自身企业 AI 项目经验，将 Agent 工程师学习路线分为四个阶段：一是掌握基础，理解 Agent 工作原理；二是赋予执行能力，包括 MCP、浏览器自动化、记忆与上下文管理、沙箱与权限控制；三是安全、多 Agent 协作与人工审批，明确权限边界，防止错误放大；四是错误处理、执行轨迹评测、降级兜底与工程复盘。作者强调评测数据是判断系统优劣的关键，建议边做边学，完整交付一个项目比做十个 Demo 更有价值，真正稀缺的是能让 Agent 稳定运行的工程能力。
The Biggest Hack in Crypto History That Never Happened
一家安全公司的AI Agent在XRP Ledger（市值940亿美元的第五大加密货币）中发现了一个潜伏近十年的严重漏洞：攻击者可通过链式利用两个低危漏洞，单笔交易铸造18万亿枚XRP，为总供应量的184倍，风险规模远超史上最大加密黑客攻击。公司通过XRPL漏洞赏金计划披露，Ripple团队三天内完成紧急修复并发放25万美元最高赏金，这是迄今AI Agent独立发现漏洞所获的最大赏金。文章指出AI让老旧漏洞的发现成本大幅降低，攻击者与防御者都可用同样工具，唯有防御方尽快采用这些工具才能保持优势。
Adapting for a world of software factories
文章探讨了软件工程正从'本地交互式提示驱动'向'软件工厂'范式转变。作者Zach Lloyd认为，工厂模式下代理将在整个软件生命周期中承担更多自主工作，这一转变虽具挑战，但在生产力、成本管理和控制方面的收益深远。他反驳了'黑灯工厂'（完全无人类监督）的现实性，指出这会导致团队士气低落。工程师将拥有两大职责：一是'产品工程'，负责判断构建什么、产品体验与设计；二是'工厂工程'，通过测量DORA指标、LLM评审分数、优化技能、上下文和模型组合来持续改进工厂的自动化程度。文章以Warp团队实践为例，介绍了'每个PR的人类介入次数'等度量方式。
A eulogy for the software engineer
作者以葬礼悼词的形式，深情缅怀被 AI 时代终结的传统软件工程师角色。文章回顾了自己二十年自学编程、进入行业的经历，致敬 Grace Hopper、Tim Berners-Lee、Linus Torvalds 等行业先驱，怀念这个没有门槛、彼此传授、开放分享的职业。作者将耳机、笔记本和机械键盘三件物品随葬，象征心流、手绘架构图与亲手敲代码的时代逝去。面对任务四分钟完成、工作方式剧变的现实，他既哀悼过去，也引导读者思考哪些东西仍然留在自己手中，属于程序员职业身份转型的抒情散文。
Let a billion mathematicians bloom
文章回应25位菲尔兹奖得主关于AI将损害数学的宣言。作者以AlphaGo‘第37手’为例：AI出现后职业围棋水平不降反升，因为开源引擎让每位棋手拥有超人类导师。作者认为菲尔兹奖得主担心的核心问题真实存在——AI正在把解题的成果与过程分离，但他们忽略了更深层的变化：验证成本的历史性反转。过去猜测便宜而验证昂贵，如今借助Lean等证明助手和形式化证书，验证变得廉价可复制。数学的制度体系（同行评审、长学徒制）都是围绕验证稀缺建立的。AI不会摧毁数学，反而会让数百万人得以参与，让‘十亿数学家’绽放。
