可扩展人工智能系统的基础
美国麻省理工学院科技评论的EmTech Future会议探讨了在高度监管环境中构建可扩展人工智能系统所需的基础，包括数据、工程、平台、运营模式和治理的整合。Vanguard的AI和洞察中心负责人Jing Wang强调了负责任和值得信赖的实施如何将包括智能体系统在内的新兴能力转化为对投资者持久的价值。
#MCP/工具调用
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TechCrunch · AIAI 评分3838 Airbnb CEO Brian Chesky：AI 智能体需要自己的操作系统
Airbnb 本周随秋季更新上线 AI 搜索，CEO Brian Chesky 表示聊天机器人不适合电商浏览，未来界面将介于聊天机器人与现有搜索之间。他透露公司未来三到六个月将探索支持多人同时使用的“multiplayer”AI 界面，并计划让 Airbnb 应用变得更 agentic，最终通过 MCP 与其他智能体互通。
Latent SpaceAI 评分6262 Anthropic 的 Thariq 谈 Claude Code 下一阶段：Claude Mods、多智能体与 agent 安全
Anthropic 的 Thariq Shihipar 在 Latent Space 播客中谈 Claude Code 的下一阶段，包括可自定义 harness 的 Claude Mods、Claude Tag 与 Projects 的多智能体协作，以及 artifacts 作为持久生成式界面。
极客公园AI 评分2222 阿里云栖大会谈 AI Native 组织：从超级个体到超级组织还有多远
阿里在云栖大会 AI Native 组织论坛上提出，超级个体的集合并不会自然形成超级组织。阿里云 CIO 蒋林泉团队发现，AI 生码率提升但 E2E 交付未显著变快，开发写代码仅占约 20% 工时；其业务系统开放后四个月通用智能体调用量增长 1000 倍。阿里内部已运行 28 类数字员工，约等于两千多个 HC，并沉淀出睿译宝、睿呼宝等对外产品。
极客公园AI 评分2222 从数人头到数智能体：千问与阿里云如何重塑企业生产力
阿里云披露与 Token 相关的 MaaS 业务 ARR 达 160 亿元，加上 AI 云后超过 400 亿元，企业竞争标尺正从员工人数（Headcount）转向可调度的智能体数量（AgentCount）。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解五大 AI 热梗：该不该读 AI 代码、RAG 已死、Skills 是否杀死 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 开发热梗：AI 生成代码仍需审查，但应按风险分级投入精力；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是智能体连接工具与数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未死亡，检索能为模型提供训练数据外的文档、内部知识与代码库上下文，减少 token 浪费和不完整回答。