生产级 AI 智能体的四层上下文工程：Deep Insight 在可运行代码中的实践
AWS 团队以开源多智能体数据分析方案 Deep Insight 为参考实现，讲解生产级 AI 智能体的四层上下文工程：架构层用多智能体隔离上下文，提示词层限制各智能体输出 token 预算，工具层把代码和结果外置到文件系统，验证层用独立智能体复核计算与引用。
推荐理由：AWS 团队把上下文工程拆成四层，并给出开源参考实现中的具体代码与 token 节省数据。
#开源/仓库
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060
The Decoder精选AI 评分7878 MIT 研究：GPT-6 Astra 可直接读写其他 AI 模型权重
MIT 研究者在博客中展示，GPT-6 Astra 无需常规训练即可直接分析和修改其他 AI 模型的权重，他们把这一方法称为 Weight-Space Programming。
推荐理由：MIT 研究者展示大模型可直接读写其他模型的权重，并给出 Qwen3.5-0.8B 上的定向修复数据。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 K-Search 从 CUDA 迁移到 MLX，为 Apple Silicon 优化内核
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层让已有 CUDA 内核经验适配 Apple Silicon。
推荐理由：读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层在性能提升中的具体作用。
已经到底了