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按时间倒序整理的全部文章。
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Demis Hassabis：AGI 倒计时与 AI Agent 时代
这篇访谈把 Google DeepMind 的几条路线放在同一个框架里：模型能力、Agent 化、模拟环境、科学发现、持续学习和可靠性共同推进 AGI。
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Anthropic Claude Code 深度访谈：Agent 工程化的下一步
Boris 谈 Claude Code 的真实重点不是增长，而是 Agent 工程化：真实操作权、流程重构、长任务监督、并行调度，以及人类从执行者转向顶层驾驶者。
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从 OpenClaw 到 Hermes Agent：Agent 不是聊天框，而是新的工作系统
这期播客真正有价值的地方，不是介绍 Hermes Agent 或 OpenClaw 的功能，而是把 Agent 行业的几个底层分歧讲清楚了：模型与 harness 谁更重要，Agent 应该厚约束还是薄封装，人的价值会迁移到哪里。
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Claude Managed Agents：AI 平台正在变成结果交付层
Anthropic 团队把 Managed Agents 定位为一套可运行、可部署、可拥有身份、可被组织接管的执行基础设施。真正的竞争点开始落在状态、工具、沙箱、权限、长期运行和多 Agent 编排上。
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Anthropic 前沿 Agent 记忆系统与 Dreaming 机制高亮
Mahes 把 Anthropic 这一年多的产品演进放在一条清晰链路里：MCP 给 Agent 外部工具和数据，Claude Code 与 Agent SDK 提供执行 harness，Skills 让 Agent 获得可复用能力。
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Claude Code 团队如何重构研发管理
Fiona 的核心判断很直接：过去多年，软件工程流程默认编码带宽昂贵，所以规划、设计文档、排期、所有权和评审都围绕节省工程时间展开。
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对话姚顺宇：从理论物理到 AI 的跨界探索与行业洞察
姚顺宇反复用物理史解释当下大模型研究：我们对模型内部机制的理解仍然粗糙，但这不妨碍工程前进。
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Dario 与 Daniela：Agent 组织化与产品节奏
Dario 对指数增长的描述很值得保留：他们十年前就用 scaling laws 画出了曲线，但当曲线真的落到组织、收入、算力和产品节奏上，人的体验仍然是不稳定的。
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Claude Code 创始人 Boris Cherny 访谈：AI coding 的下一阶段
Claude Code 的起点很值得看：它并不是在模型已经完全成熟后才被设计出来的，而是 Anthropic 团队意识到产品形态落后于模型能力。
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Demis Hassabis（DeepMind）访谈：AGI 技术进展、AI 在科学领域的应用与创业建议
这次访谈的价值不在于 Demis 又说了一遍 AGI 很快，而在于他把 DeepMind 路线里的几条线串起来了：记忆与持续学习、AlphaGo 式搜索、Agent、科学发现、多模态世界模型，以及深科技创业在 AGI 时间线下的防御性。