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Jarrod Watts 拆開 Codex Goals 後發現，它解決的是 Agent 太早停下來，不是長跑任務一路跑偏。真正撐起長跑工作流的，不是更長的 Ralph 迴圈，而是事前釐清、多 Agent 審查，以及寫在 context 外面的交接記憶。

Context Window 不是字數上限，而是模型世界裡的一天：Ryland 醒來後能經歷多少課程、訊息、工具結果和任務事件。Token 使用量就是這個世界的時鐘。

Anthropic 的 Claude Dreams 不是單純摘要工具，而是替 Agent 記憶做離線整理的第二個迴圈。它把舊記憶與最多 100 段過往會話重新消化，產生可審核、可替換、可丟棄的新記憶庫。

OpenClaw 的自動化文件把排程、背景任務、Heartbeat、Hooks、Standing Orders、Task Flow 等機制放在同一張地圖上；其中 Task Flow 負責處理多步驟流程的狀態、同步與版本追蹤。這篇用保守讀法拆它們各自適合的邊界。

Anthropic 不小心把 Claude Code CLI 的完整 TypeScript 原始碼打包進 npm 的 source map。裡面藏了自主 agent、model 代號、消失的權限提示、還有一個電子雞系統。

清華深圳團隊提出 NLAH（Natural-Language Agent Harnesses）：把 agent 的控制邏輯從程式碼搬進結構化自然語言，再用 IHR runtime 執行。實驗顯示 harness 能徹底重塑 agent 行為模式，但更多結構不一定等於更好表現。Dan McAteer 認為 harness engineering 的重要性不亞於模型能力本身。

Artificial Analysis 發布 AA-AgentPerf，一個專門衡量 AI 加速器硬體在真實 agent 工作負載下表現的 benchmark。用真實 coding agent 軌跡測試，允許 production 級優化，支援從單張卡到整個 rack 的評測。

Anthropic 推出 Claude Code Channels，原生支援 Telegram 和 Discord 雙向通訊，讓 Claude Code 變成 24/7 常駐 AI agent。VentureBeat 直接稱之為 OpenClaw killer。

Claude Computer Use 引發熱烈討論，不少人認為 AI 即將完全取代人類工作。然而原作者指出，AI 雖然能代勞技術操作，卻無法取代人類的判斷力與對文化脈絡的理解。真正的護城河，依舊是對領域知識的深度掌握。

Andrew Ng 與 Oracle 合作推出新課程，教你如何為 AI Agent 建立跨 Session 的持久記憶系統，解決單次對話後就『失憶』的痛點。

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！