Agent RFT 深度解析：如何让 AI 智能体自我进化
OpenAI 在 Build Hour 分享的 Agent RFT 强化微调走了一条与人工调 Prompt 完全不同的路，让 Agent 在真实任务中试错、对了奖励错了惩罚，从而自我进化找到最优路径，本文是视频学习笔记与要点梳理。
ARCHIVE / INDEX
Agent
按时间与主题浏览长期积累的技术文章。
Gemini 3.0 霸榜：AI性能天花板被彻底捅破了
谷歌正式发布 Gemini 3.0 Pro 预览版，登顶 LMArena 并在 MathArena、ScreenSpot、ARC-AGI-2、人类终极考试等基准上大幅超越 GPT-5.1 和 Claude Sonnet 4.5，本文实测其编程与界面克隆能力表现。
CNCF AI 技术雷达报告解读：AI 推理、ML 编排与Agentic AI 工具
解读 CNCF 在 KubeCon NA 发布的最新技术雷达报告，聚焦 AI 推理工具与引擎、机器学习编排以及 Agentic AI 平台三大领域，基于 300 多位开发者的真实体验给出 Adopt、Trial、Assess、Hold 分级与技术选型参考。
Kubernetes 迎来智能体时代：Agent Sandbox 解决 AI 代码执行安全难题
KubeCon NA 2025 上 Google 发布开源项目 Agent Sandbox，专为 AI Agent 代码执行设计，解决传统容器隔离不足、提示词注入风险以及数千沙箱快速创建销毁等难题，本文剖析其由来与 Kubernetes 的智能体演进。
上下文工程：为什么你的 AI Agent 总是“断片”？
AI Agent 处理复杂任务时为什么总是断片健忘？本文结合 Chroma 上下文腐烂实验和 Manus、Anthropic、Cursor 等团队的实战经验，用管理计算机内存的思路讲清上下文工程的缓存、压缩与筛选方法。
MCP代码执行：构建高效Agent的新范式
Anthropic 工程团队发现让 Agent 写代码调用工具，可把上千工具带来的上下文爆炸从 15 万 token 降到 2 千，效率提升 98.7%，本文解析这一被称为 Code Mode 的新范式如何顺带解决 PII 脱敏、状态持久化与技能复用。
上海交大 28 页论文：Context Engineering 2.0 的本质是“熵减”
解读上海交大 28 页论文《Context Engineering 2.0》，从熵减这一全新视角阐释上下文工程的本质是弥合人机认知差距，回溯二十年发展历程，说明写 Prompt、调 RAG、设计 Agent 其实都在帮机器理解人的意图。
Vibe Coding 了一个 MCP AI Hub，给你的 AI Agent 一键接入 100+ AI 模型
开源项目 MCP AI Hub 通过 LiteLLM 把 Claude Code、Codex 等 Agent 工具一键接入 100+ AI 模型，只需在配置文件里填好 API Key，就能在同一工具里自由切换 OpenAI、Anthropic、Google 各家模型，本文分享项目由来与使用方法。
AKS发布首个K8S AI Agent，Kubernetes运维进入智能时代
AKS 团队在 KubeCon India 发布了首个 Kubernetes AI Agent，也就是 AKS CLI Agent，它基于开源 HolmesGPT 和 AKS MCP 服务构建，把安全智能的 Agentic 运维诊断工作流直接带到终端。
开源 AKS MCP：解锁智能 Kubernetes 运维
整理自 AKS 官方博客，介绍开源的 AKS MCP 服务如何通过标准化 MCP 协议深度集成 AKS API，让 AI Agent 直接诊断集群健康、分析网络配置并智能扩缩容，赋予云原生运维原生 AI 能力。