GitHub Copilot 现在支持自定义代理，使开发者能够将团队特定的工具、工作流程和标准直接集成到 Copilot 中。这些通过 Markdown 定义的领域专家，将 Copilot 的功能从代码生成扩展到覆盖整个软件开发生命周期，包括可观测性、安全性和基础设施即代码（IaC）。代理可以部署在存储库、组织或企业级别，并在 Copilot CLI、VS Code Chat 和 github.com 上运行。文章重点介绍了合作伙伴为各种领域构建的代理，例如事件响应 (PagerDuty)、安全 (JFrog)、数据库管理 (Neon) 和实验 (Amplitude)，展示了通过简单命令实现的真实工作流自动化。这项创新有助于团队保持一致性，减少上下文重复，分享专业知识，并通过模型上下文协议 (MCP) 直接与其 DevOps、安全和可观测性系统协同工作，从而显著提高开发者生产力和规范性。
文章详细分析了 Y Combinator F25 批次 Demo Day 上 156 家公司中，高达 53%（83 家）为 AI 驱动的公司。这表明 AI 已从单一赛道转变为各行业的底层能力和默认前提。文章将 83 家 AI 公司分为九大类，涵盖了 AI Agent 基础设施、垂直应用、开发者工具、金融、营销、内容创作、医疗健康及底层基础设施等多个方面。通过具体的公司案例，文章展示了 AI Agent 在记忆层、安全认证、可观测性等基础设施层面的成熟，以及在 IT 支持、法律合规、医疗账单、销售客服、编码等垂直领域的深度应用和创新模式。文章最后指出，未来创业的创新点将更多体现在“行业深度”、“价值链位置”和“自动化程度”上，并且强调 PLG（产品驱动增长）策略成为 AI 公司主流的市场拓展方式。
文章详细介绍了 NVIDIA CUDA Toolkit 13.1 的重大更新。本次更新被誉为 20 年来最大规模，引入了核心的 CUDA Tile 编程模型，该模型通过更高层次的抽象，简化了 GPU 编程，并能更好地利用专用硬件如 Tensor Core。此外，运行时 API 开放了 Green Context，允许开发者进行更细粒度的 GPU 资源划分和管理。文章还涵盖了 CUDA 多进程服务（MPS）的增强，cuBLAS、cuSPARSE、cuFFT、cuSOLVER 等数学库及 CCCL 的性能优化，以及 Nsight Compute、Compute Sanitizer、Nsight Systems 等开发者工具的新功能。这些更新旨在提升 GPU 编程效率、性能和调试能力，尤其对 AI 工作负载具有重要意义。
这篇 InfoQ 文章详细介绍了 Netflix 复杂的全球直播平台，该平台历时三年构建，从实验阶段发展成为可靠的低延迟系统。该架构包括一个基于云的接入和转码流程，利用 AWS MediaConnect 和 MediaLive 实现自适应码率转换和格式灵活性。一个关键组件是定制的直播封装和源层，专为严格的延迟、持久性和多编解码器支持而设计，能够处理每秒数百万次的读取请求。对于内容分发，Netflix 扩展了其 Open Connect CDN (内容分发网络)，以在全球范围内快速发布分段到边缘位置，确保同步观看和最小延迟。文章还重点介绍了一个重新设计的实时推荐系统，该系统使用两阶段方法（预取和实时低基数更新）来立即更新数百万台设备，有效地管理需求高峰，避免突发的大量请求导致系统崩溃（惊群效应）。整个系统经过精心设计，实现了自动化、冗余和实时监控，从而确保为全球数百万观众提供高质量的体验。
文章详细记录了英伟达 CEO 黄仁勋在华盛顿特区的一次高规格对话。他提出了理解 AI 产业的“五层蛋糕”架构，包括能源、芯片、基础设施、模型和应用。黄仁勋深入分析了中美在 AI 各层级上的竞争态势，指出中国在能源储备、基建速度和开源模型方面有优势，而美国在芯片技术和尖端模型方面领先。他特别强调能源是 AI 发展的最大瓶颈，并呼吁美国通过产业政策推动再工业化以确保 AI 领导地位。此外，黄仁勋还展望了具身智能（物理 AI）的未来，并阐释了 AI 将改变“任务”而非简单消灭“工作”的观点，对 AI 的社会影响给出了积极且务实的展望。
文章详细报道了亚马逊云科技在 re:Invent 2025 大会上发布的近 40 款 AI 新品，核心聚焦于 AI 算力、大模型和 AI Agent 三大领域。在 AI 算力方面，亚马逊云科技推出了自研的 Trainium3 Ultra/Trainium4 芯片，与英伟达合作的 P6e-GB300 实例，并创新性地发布了 AI Factories，允许客户在私有数据中心部署 AWS AI 基础设施。在大模型层面，Amazon Bedrock 平台持续扩展，首次引入中国大模型 Kimi 和 MiniMax，并发布了自研的 Amazon Nova 2 系列（Light、Pro、Sonic、Omni），特别是 Nova Forge 通过开放训练模型解决企业私有知识定制难题。针对 AI Agent，文章介绍了 Kiro 编程助手的 Autonomous、Security、DevOps Agents，以及 AWS Transform Custom、Policy in AgentCore 和 AgentCore Evaluations 等工具，旨在解决 Agent 的构建、治理与可信问题。整体而言，亚马逊云科技的战略着重于提供实用、端到端、安全可靠的企业级 AI 基础设施，助力 AI 从“技术时代”迈向“价值时代”。
文章深入阐述了百度如何构建基于 AI 的质量风险管控系统（RMCS），以应对线上问题测试召回、有效性及排查止损时效性不足的挑战。该系统包含风险管理系统（RMS）、风险感知系统（ROS）和风险控制系统（RCS）三个核心 AI Agent。RMS 通过知识图谱和 AI 策略模型实现风险的主动预防和自动化管理，将“人治”转向“数治”，解决经验壁垒和信息孤岛。ROS 利用 AI 技术提升监控报警的完备性和有效性，实现智能生成与降噪。RCS 则构建 AI 值班人，提供问题导诊、智能排查线索和止损预案，实现快速止损。实践结果显示，该系统显著降低了线上问题数量和严重等级，展望未来 AI 将更深度协同人工，构建更智能化的风险管控体系。
文章首先指出 Apache Kafka 传统存算一体架构在云原生环境下，面临高昂的跨可用区流量成本和存算资源难以解耦的挑战，推动了 Diskless Kafka 的演进。Diskless Kafka 通过将消息存储至对象存储，实现了成本优势、弹性伸缩和高持久性。文章重点介绍了 AutoMQ 作为目前唯一的开源、生产级 Diskless Kafka 方案，其通过重构存储引擎而非修改 Kafka 协议，实现了 100% 兼容性。随后，文章从额外组件、写入灵活性、读取侧数据局部性和元数据管理四个维度，详细对比了 AutoMQ 采用的 Leader-based 架构与 WarpStream、Bufstream 等使用的 Leaderless 架构的权衡。文章指出，Leaderless 架构为实现其无 Leader 特性，需要引入独立的协调器和事务型数据库，这不仅增加了运维复杂性，也带来了潜在的单点故障风险。相比之下，AutoMQ 在低延迟写入（通过 WAL）、高效缓存和简化元数据管理方面展现出显著优势。这为企业在云端选择合适的 Kafka 方案提供了深入的技术洞察。
文章针对产品经理在产品规划中常遇到的零散无体系、逻辑薄弱和稳定期迷茫等痛点，提出了“业务关键环节法”这一解决方案。该方法的核心在于将业务流程拆解为核心节点，识别出“牵一发动全身”的关键环节，并围绕这些环节进行产品规划。文章通过 HR SaaS 产品的实战案例，详细阐述了如何分层拆解业务环节、如何结合客群、产品成熟度和公司战略决策一级关键环节，以及如何通过双维度需求分析、功能需求框架图和常态化需求管理机制来落地具体的产品规划。最终，该方法旨在帮助产品经理锚定核心方向、提供清晰逻辑支撑并提升资源利用效率，摆脱“拍脑袋”式的规划。
文章详细介绍了 Snapchat 团队提出的 Canvas-to-Image 框架，旨在简化复杂的图像生成过程。该框架的核心创新在于引入了一个“多任务画布”，用户可以在同一画布上放置或绘制多样化的控制信息，如身份参考图、姿态线稿和空间布局框，模型会直接将其解释为生成指令。与传统分散式、多入口的控制方式不同，Canvas-to-Image 实现了所有控制信号的统一理解和执行。文章阐述了其核心方法论，包括多任务画布的训练机制（基于跨帧图像集和单模态随机控制）以及在推理阶段如何实现多控制组合的涌现能力。实验结果展示了该方法在处理多控制组合、身份与物体组合、多层次场景生成方面的卓越性能。文章最后总结了 Canvas-to-Image 将多模态生成控制图形化的核心价值，认为其有望成为下一代创作工具的基础界面形态。
