推荐理由：Vercel 的 AI SDK 7 直接帮你搞定 Agent 的持久化、审批和监控，做生产级 AI 应用省心很多。

推荐理由：黄叔总结了flomo Agent的10条理解，比如用微信入口降低摩擦、打通记忆和行动，还提到了DeepSeek V4的作用。想用好flomo的可以看看。

推荐理由：Qdrant CTO分享了未来架构怎么省掉云端来回；Panel聊了Agent不跑检索的坑，还有用同个模型判自己作业的槽点，做AI的都该看看。

推荐理由：OpenAI 自家员工几乎全用 Codex 干活了，律师、财务也一样。看看他们的内部数据，就知道未来工作方式怎么变。

推荐理由：LangChain 出了个部署指南，教你用 JS 框架把 Agent 做成全栈应用，带流式 UI 和子代理，直接抄作业。

推荐理由：你公司用AI agent写代码？小心token费用悄悄翻倍。作者亲测案例，推荐Orq网关统一管理模型调用，省心省钱。

推荐理由：LangChain 创始人手把手教你如何迭代改进智能体，从构建到上线再到优化，全是实操干货，适合所有做 AI Agent 的团队。

推荐理由：看看LangChain创始人怎么说Agent开发全流程——不只是搭出来，还要测试、部署、监控、迭代。五个步骤讲清楚怎么做出靠谱的Agent。

推荐理由：宝玉分享的实操经验：把传统软件工程的代码审查、测试覆盖、灰度发布等方法用到 AI Agent 上，能少写 bug、少修 bug，适合正在用 Agent 写代码的团队。

推荐理由：如果你在用 LangGraph 做 agent，这招能帮你从 demo 变成可交付的系统——关键是 LangSmith 的 trace 和 eval。

推荐理由：想看看AI Agent在专业软件上到底行不行？Cua-Bench用KiCad的25道真实任务给模型打分，最强的也只过了6道，从零建电路全挂。看完你就知道瓶颈在哪了。

推荐理由：Cursor 用自家产品造了数千 Agent 舰队

推荐理由：做Agent和RAG系统的开发者会看到当前架构的瓶颈在哪——MCP联邦搜索的检索相关性和速度问题亟待解决，而John Suh的“统一时间线”构想给企业数据基建提供了新方向，值得关注。

推荐理由：做 Agent 或插件生态的团队，这篇实战复盘能帮你避开 Skill 设计的坑——作者用真实案例告诉你为什么 Skill 不是仓库列表，而是用户能力放大器，值得点开对照自己的产品思路。

推荐理由：做长任务 Agent 开发的团队终于有了一个不碰模型权重就能提升性能的方案——AdaCoM 用一个小模型当上下文管家，实测搜索任务提升 39%，值得在项目里试试。

推荐理由：长时间运行 Agent 的开发者常被 Token 浪费困扰，Boris 的 5 条建议直击痛点，尤其是自验证机制能大幅提升效率，做自动化工作流的团队值得一试。

推荐理由：做Agent系统或API设计的开发者，这个方案直接解决了Agent调用API时频繁失败、需要人工介入的痛点——用结构化建议代替自然语言错误，让Agent自己就能修复重试，实测效果显著，建议直接参考其设计思路。

推荐理由：做 RAG 应用的团队别再只盯着模型了——这篇把生产环境踩坑的四个关键层讲透了，建议做 Agent 架构的开发者点开看看，能省不少试错成本。

推荐理由：Cursor 的 Agent 模式在并行任务和模型灵活性上表现突出，做自动化开发的团队可以关注这次额度升级，性价比不错。

推荐理由：百炼 CLI 解决了 Agent 开发中模型和应用集成繁琐的痛点，做 AI Agent 的开发者可以直接用一行命令接入阿里云全套能力，省去大量对接工作，建议试试。

推荐理由：这份报告用数据证明了 AI 编程从辅助工具向自动化基础设施的转变，做 AI 编程工具或使用 Cursor 的开发者值得一看，能帮你理解行业趋势并调整自己的使用策略。

推荐理由：做AI Agent开发的团队终于有了一个可落地的债务管理工具——CLAUDE.md能终结session间的架构混乱，建议所有用Claude写代码的人立刻试试。

推荐理由：做 Agent 开发的团队终于有了正经的上下文管理方案——Context Hub 解决了多 Agent 协作时上下文碎片化的问题，建议做 AI 应用架构的开发者点开视频看看。

推荐理由：做 Agent 开发的团队终于有了可落地的评估方法论——Trace 数据不再是日志垃圾，而是构建评估的黄金矿，建议做生产级 Agent 的开发者点开看看具体怎么用。

推荐理由：AI 技能开发者常忽略描述过长带来的 token 浪费和 Agent 选择困难，这个开源工具直接帮你审计并优化，省成本又提效果，做 Agent 或 Codex 技能的建议立刻试试。

推荐理由：微软开源了能跑60%的Web Agent框架

推荐理由：Agent 流式输出一直是个痛点，LangChain 的新协议让开发者不再需要手动解析原始事件流，做 Agent 应用或实时交互界面的团队可以直接用，省去大量底层工作。

推荐理由：做 Agent 开发的团队终于有了一个真正为 AI 优化的搜索 API，不用再忍受 Google 的盲区和 Token 浪费，建议直接接入试试。

推荐理由：做 Agent 开发的团队终于有了开箱即用的隔离沙盒，不用自己搭环境就能安全跑代码，建议直接试试。

推荐理由：Notion 用户终于可以给 Agent 写代码逻辑了——比纯 LLM 推理更稳更省 token，做自动化工作流的团队建议直接试试。