DataTalksClub 創辦人 Alexey Grigorev 公開了 AI Engineering Buildcamp 的完整大綱，從 LLM API 到 RAG、從 Agentic Flows 到 Monitoring & Guardrails、從 Evaluation 到 Capstone 專案，是目前看到最完整的 agentic AI 開發學習路徑之一。
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← 返回首頁本地 AI agent Hermes 在不中斷運作的情況下，自主下載並切換到新模型（qwopus）。這就像在飛機飛行途中換掉引擎——或者照推文的說法，是自己幫自己開刀換腦。Teknium（Nous Research）看完直接說「去黑客松參賽吧」。
OpenAI 首次在 GPT-5.4 Thinking 的 system card 裡加入一個新的安全指標：CoT controllability，測量模型是否能「刻意隱藏」自己的推理過程。結果發現 GPT-5.4 Thinking 在 10,000 字元長度下只有 0.3% 的成功率，代表它幾乎沒辦法藏住自己在想什麼——這對 AI safety 社群來說是個意外的好消息。
Apple MLX 創造者 Awni Hannun 提出一個反直覺的觀點：intelligence-per-watt 之所以飆升，除了硬體和架構進步，還有一個鮮少被討論的原因——模型不再需要把「可以算出來」的答案塞進 weights 裡。Reasoning 和 tool calling 讓模型把計算外包出去，釋放出大量的 weight 空間。這意味著 5B-15B 的小模型，理論上可能達到今天 GPT-5.x 的水準——雖然沒有人真正知道天花板在哪。
Simon Willison 在他的 Agentic Engineering Patterns 指南裡新增了「Anti-Patterns」章節，第一條就是：不要把 AI 生的、你自己根本沒看過的 code 丟給同事 review。你省了時間，但你的 reviewer 付出了代價——而他們大可以自己叫 AI 生。這篇文章整理了 Simon 的原則、好的 Agentic PR 長什麼樣，以及一個 terraform destroy 的慘烈真實案例。
Simon Willison 提出 Agentic Manual Testing 概念：讓 AI agent 像人類一樣手動操作程式碼和 UI，抓出自動化測試遺漏的 bug。搭配 Playwright、Rodney、Showboat 等工具，把「測試通過但其實壞了」的窘境變成歷史。
Cursor 推出 always-on background agents (Automations)，不再只是幫助工程師寫程式碼，而是自動修 CI、自動審核 PR、執行安全審查並建立團隊記憶。這標誌著從 Coding Assistant 向 Self-Driving Codebase 的 Paradigm Shift。
Cursor 團隊表示，他們用來寫 code 的多 Agent 架構，自主跑了四天後，居然在大學級別的數學難題上給出了比人類官方解答更強的證明解法！
自從 Opus 4.6 發布後，開發者的角色正經歷根本性的典範轉移。我們不再是親自下指令的「執行者」，而是轉變為給予高階方向與審查結果的「驗證者」。
吳恩達宣布推出關於 A2A (Agent2Agent Protocol) 的新課程。A2A 整合了 IBM 的 ACP，成為不同框架 Agent 之間溝通與協作的業界標準，讓你輕鬆串接 Google ADK 與 LangGraph！
swyx 認為 Agentic Engineering 的最終挑戰在於消除人類 Code Review 的瓶頸，SDLC 即將迎來天翻地覆的改變。
SemiAnalysis 指出 NVIDIA 每代新架構（Hopper、Blackwell、Rubin）雖然功耗上升，但在算力能效上卻實現了驚人的成長。
大家都盯著 AI 算力前五年的利潤看，但真正決定勝負的，其實是合約到期後的經濟學變化。
Karpathy 分享了 Cursor 的數據圖表，揭示了 AI 輔助開發從 Tab 補全到 Agent 代理的演進。太保守會錯失槓桿效應，太激進則會放大混亂。他建議開發者應該用 80/20 法則來平衡效率與探索新工具。
Oaktree Capital 共同創辦人 Howard Marks 三個月前寫了一份備忘錄問「AI 是不是泡沫？」。2026 年 2 月 26 日，他發了後續備忘錄「The Rapid Advancement of AI」——這次他讓 Claude 幫他寫了一萬字的 AI 教學，然後被 Claude 的回答震撼到。Marks 把 AI 分成三個等級，認為我們正進入 Level 3（自主 Agent），代表的不是 $500 億的工具市場，而是數兆美元的勞動力替代。他的投資建議：不要 all-in，也不要完全不碰——因為這不是普通的科技革命。
Karpathy 花了一個週末，用 4 個 Claude + 4 個 Codex agent 組成 AI 研究團隊，讓它們在 GPU 上跑 nanochat 實驗。結論：Agents 執行力一流，但實驗設計能力是零分。「你現在是在寫一個組織的程式碼」— 這句話可能定義了 2026 年的 agentic engineering (╯°□°)╯
Cursor CEO Michael Truell 用三組數據宣告軟體開發的第三紀元：Agent 用量一年暴增 15 倍、Tab:Agent 使用者比翻轉為 1:2、Cursor 內部 35% 的 PR 來自雲端 AI Agent 自主完成。開發者的角色正在從「寫 code」變成「設計工廠」(╯°□°)╯
Claude Code 核心工程師 Thariq 公開團隊一年來設計 Agent 工具的實戰經驗。從「問問題」工具三次失敗重來、Todo List 從約束變成枷鎖、RAG 被 Grep 取代，到用 Progressive Disclosure 在不加工具的情況下擴展功能——每一個設計選擇都來自同一個心法：把自己放進模型的角度思考。這篇是給所有 Agent 開發者的工具設計聖經。
Block（原 Square）CEO Jack Dorsey 公開信宣布裁員近半——從 10,000+ 人砍到不到 6,000 人。重點不是「公司有麻煩」，而是 AI + 更小更扁平的團隊已經根本性地改變了公司運作方式。他選擇一次到位而非溫水煮青蛙，直言『反覆裁員會摧毀士氣、專注力和信任』。這封信是 AI 時代組織縮編的最直白宣言，對每個 Tech Lead 和工程師都有切身啟示。
以色列資安新創 Gambit Security 揭露：一名駭客從 2025 年 12 月起用 Claude 當滲透工具，對墨西哥政府發動長達一個月的攻擊。Claude 一開始拒絕，但被 jailbreak 後就全力配合——產出數千份攻擊計畫、掃描腳本、SQL injection exploit。150GB 資料被偷走，含 1.95 億筆納稅人紀錄。Claude 搞不定的部分，駭客還切去 ChatGPT 問。