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2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

[开源学习资源] AI Engineering from Scratch 59.8K ⭐️ 作者 @ghumare64 课程共 20 个阶段，以 Python 为主要编程语言，主张在导入任何框架之前，先用纯数学把每个算法手写一遍。 课程地址： 开源地址： 它和常见教程的本质区别 ？ 大多数 AI 教程是“API 驱动”的：装个库、调个接口、跑个 demo。这个项目反其道而行，每节课遵循固定的六段结构： Motto → Problem → Concept → Build It → Use It → Ship It 以 Phase 10 的一节课「Tokenizers: BPE, WordPiece, SentencePiece」 为例，这个格式是真实落地的，而且写作质量相当高： · Problem 部分不讲废话，直接从代价切入：“你的 LLM 不读英语，它读整数。分词器决定这些整数是承载意义还是浪费意义”，然后解释为什么 tokenization 不是预处理，它是架构的一部分（影响上下文窗口利用率、API 计费、推理速度）。 · Concept 部分用“三种失败的方案和一种胜出的方案”来讲演化逻辑：词级切分（词表爆炸、[UNK] 问题）→ 字符级切分（序列过长）→ 子词切分（BPE 的折中），并配上真实语料上 BPE 逐步合并的手工演算。 每节约 3000+ 词，带 Mermaid 图、可运行代码和测试。 另外两个设计值得强调： · 每节课产出一个可复用的 artifact，一个 prompt、一个 skill、一个 agent 或一个 MCP server。学完整个课程，你手里有 523 个可展示的作品，不是 523 个跑完就扔的 notebook。 · 强调“证据留存”：保留命令、退出码、输出，作为学习发生的证明。这明显吸收了工程实践中“可验证性”的思路。 # 课程结构：从线性代数到自主智能体集群 20 个阶段构成一条完整的上升曲线，咱们它分成五个大块来看： 基础层（Phase 0–2）：环境与工具链、数学基础（线性代数/概率/微积分）、经典机器学习。这是给基础不牢的读者铺的路。 深度学习与感知层（Phase 3–6）：神经网络核心、计算机视觉（一路讲到 NeRF、高斯泼溅、世界模型，这已经超出一般教程的覆盖范围）、NLP、语音。 生成与决策层（Phase 7–9）：Transformer 深挖、生成式 AI（GAN、扩散模型、flow matching）、强化学习。 LLM 层（Phase 10–12）：这是全课程的重心之一。Phase 10 的目录我逐条看过，它不只是“从零实现 GPT”这种常规内容，还包含了相当前沿的论文级主题：DeepSeek-V3 架构走读、DualPipe 并行策略、Native Sparse Attention（NSA）、多 token 预测、Jamba 的 SSM-Transformer 混合架构、 speculative decoding 等。Phase 11 转向应用侧（RAG、LoRA、MCP、可观测性），Phase 12 覆盖多模态（从 CLIP 到 computer-use agent）。 智能体层（Phase 13–16）：工具与协议（MCP、A2A、Agent Skills）、54 节课的 agent 工程、自主系统与安全、多智能体集群。这一层的分量很能说明项目的判断：它认为 AI 工程的重心正在从“训模型”转向“构建可靠协作的智能体”。 收尾（Phase 17–19）：生产基础设施、伦理与对齐、毕业设计。 # 生态与周边：不只是一个课程仓库 网站：带浏览器本地存储的学习进度追踪、术语表、课程目录和路线图。 六卷本书籍：课程内容由 CI（pandoc）自动构建成 EPUB/PDF，附在 GitHub Releases 上，课程即书，且随仓库持续更新。 Agent 导师模式：运行 npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch，可以把整个课程装进 Claude Code、Codex 等编码智能体，变成一个带分级测验（placement quiz）和个性化路径的交互式导师，学习进度写在 LEARNING.md 里。这是“用你正在学的工具来学”的巧妙闭环。 认证备考：5 条备考路径、67 节课、505 道练习题，覆盖 Anthropic 的 Claude 认证和 Agentic AI Foundation 的 MCPA。项目明确声明与这些考试机构无关联，只是独立的备考材料。 12 种语言的翻译（含中文），以及四条核心学习路径（构建与部署 AI 应用、软件工程基础、Agent 辅助工程、产品判断与交付）供不同目标的人选路。

这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

网卖 500 刀的所谓 Agent 实战课，含金量加起来都不如 Google 官方刚录的这 1 小时。 真正的大厂工程师根本不在聊天框里调试 Agent， 他们把单人做团队的秘密，全押在了「图工程（Graph Engineering）」上。 这 1 小时视频，直接从零教你搭一套不用人肉值班、24/7 自动运转的 Multi-Agent 商业系统： • 00:00 撕开图工程真相：告别单线流水线，接入状态图与动态路由； • 09:16 最小可行 Agent：怎么把工具（MCP）接入节点； • 21:15 状态与记忆流转：解决长任务上下文爆炸与失忆痛点； • 41:03 生产环境落地：多智能体并发调度与自动容错； • 52:21 自进化闭环：让 Agent 在失败中自动修补逻辑。 如果你想做能持续赚钱的 AI 自动化业务，而不是写几个 Demo 自嗨， 这绝对是今年含金量最高、没有半句废话的必看视频。

Agent = Model + Harness：生产级 AI 智能体工程六层实战手册 结合 Mitchell Hashimoto、OpenAI Codex 团队、Martin Fowler、LangChain、Cursor 等公开工程资料编撰。 # Agent = Model + Harness 模型只提供推理能力，决定 Agent 能否从演示走向生产环境的是围绕模型的工程基础设施——Harness。 报告的核心论据是：只改 Harness、不换模型，收益可超过模型升级： · 同一 Claude Sonnet 4.5 在 GAIA 基准上从 30.91% 升至 74.55%（+43.64 分），差异完全来自 Harness； · LangChain 不改模型，仅靠 Harness 优化将 Terminal Bench 排名从第 30 提升至第 5； · OpenAI 团队 5 个月、约 1500 个自动化 PR 产出 100 万行生产代码，零人工手写——人负责设计环境，Agent 负责写代码（"Humans steer. Agents build."）。 这也解释了一个行业现象：约 95% 的企业 AI Agent 止步于预生产阶段——演示效果好，却因安全审查、可观测性、边界情况幻觉、治理缺失而无法上线。 # 行业定位：AI 工程的第三个时代 1. 提示词工程（2023–24）：模型"说什么" 2. 上下文工程（2025）：模型"看到什么"（RAG/MCP/记忆） 3. Harness 工程（2026）：模型"能做什么" # 六层架构（报告主体） 1. Guides 引导层（前馈控制）：AGENTS.md / CLAUDE.md 等规则文件，在执行前塑造行为。要点：规则必须可执行、可验证、可追溯至真实失败案例；需定期修剪，否则 200 行无日期规则就是技术债。OpenAI 内部将其视为最高事实源——文件与会话冲突时，文件优先。 2. Sensors 传感层（反馈控制）：执行后验证输出。优先使用确定性、零成本的计算型传感器（linter、测试、schema 校验）；LLM-as-judge 等推理型传感器慢、贵、不确定，只用于无法用规则表达的语义判断，且应作参考信号而非硬门禁。 3. Agentic Loop 执行循环：计划→执行→验证→修复→前进或升级，必须有界——默认每步最多重试 3 次、30 分钟、10 万 token、5 美元、50 次工具调用。预算耗尽时返回最佳半成品并说明原因，不允许用流利的最终答案掩盖部分失败。正确升级的 Agent 比自信地给出错误答案的 Agent 更有价值。 4. Memory 记忆层：模型每次会话都从零开始，Harness 负责状态连续性。最简方案是文件系统（plan.md、decisions.jsonl、checkpoint），对多数场景比向量数据库更便宜可靠。检验标准：中途关闭会话重开，Agent 应能断点续作。 5. Permissions 权限层：模型无法自我约束，Harness 是唯一安全边界。按范围、速率、可逆性、可见性四个维度设定能力预算；不可逆操作（部署、删除、外发消息）必须人工批准；必须隔离可信指令与不可信数据以防提示注入。 6. Observability 可观测层：结构化日志 + 成本归因 + 熔断告警（trip wire）。真正的度量不是 token 数，而是无需人工干预即完成且证据合格的任务数；成本应按"每个验证通过的结果"而非按天计算。 # 方法论精髓：棘轮原则（Ratchet） Hashimoto 的原始定义："每当 Agent 犯错，就工程化一个方案，让它永远不再犯这个错。" 六步循环：复现失败→归类根因→选择最强修复层→编码修复→验证防复发→监控回归。 修复强度呈阶梯上升：对话补丁 < 提示词 < 引导规则 < 传感器 < 环境约束——提示词只修一次对话，环境约束让错误在结构上不可能发生。 Cursor 的 Lauren Tan 补充了实操信号：同一条评审意见出现三次，就应固化为结构性约束。Harness 成熟的标志是规则增速下降（从每天 5 条降到每周 1 条）。 # 落地路径与边界 七天最小可用路径：Day 1–2 建引导文件 → Day 3–4 接入测试套件与有界循环 → Day 5–6 加检查点与权限 → Day 7 加日志与熔断。之后按"一次只改一层、可度量、可回滚"扩张，完成率 ≥80% 等六道闸门全过才允许扩大规模。 何时不需要 Harness：一次性问答、创意脑暴、低风险个人任务——"如果以上都不适用，对话本身就是 Harness"。 多智能体扩展：需要类型化交接（"done, looks good" 不能推进生产流程）、共享状态模型而非共享上下文（避免上下文污染）、以及生产者不可覆盖的独立验证者。

推荐一个演讲：当 Agent 比你更会写代码 看下演讲者 Daisy 的背景，她在 C++ 标准委员会摸爬滚打了近十年，期间还牵头过其中一个研究方向几年，专攻并行与分布式编程这种硬核方向，属于那种以代码功力为荣的工程师。加入 Anthropic 后她主导了 Claude Code 里 plugins 和 agent teams 这两块的设计与实现，也正因为这段经历，她自己说，在 Anthropic 这一年半，这套"以代码为荣"的心态被彻底动摇了。她在演讲里抛出一个假设，也是整场演讲的出发点： 如果 Agent 能写出比你更好的代码，工程学会变成什么样？ 她想聊的是：一旦你认真对待这个假设，智能体编程的框架设计、上下文工程该怎么做，才能撑起真正大规模的软件工程。这篇笔记就沿着这条线，把演讲里从工具调用的进化、上下文工程的硬约束，到插件体系设计、多智能体协同、2026年展望这几块内容过一遍，作为整场演讲的快速导读。

OpenAI联名推出首款硬件KBD1.0 Codex Micro，230美元的小键盘靠语音指令、摇杆切模式、旋钮控推理力度，把敲代码从“手动输入”变成了“指尖指挥多智能体”。这哪是换个键盘，分明是给AI Agent装了实体控制台——未来办公不再拼打字速度，只留“说想法、做判断”的核心动作，手动低级输入终将被淘汰。对普通用户是尝鲜税，对Codex重度党却是效率锚点，毕竟当AI开始干活，人只需要当好“指挥官”就行。

Anthropic为了让你爽用Fable 5，整出了多智能体会话的功能，简单说就是在单个会话中协调多个Agent 有什么好处？就是Claude的单会话多线程，有点像Grok一个Leader管4个Agent跑并行任务 先用Fable 5提建议，再奴役Sonnet 5干活，狠狠地压榨每一个Workers（Sonnect 5）

🚨 港大开源 ViMax，让 AI 变成一个完整剧组！ GitHub 11K start 是一个多智能体视频生成框架，能把一句话的想法，直接生成带剧本、分镜、角色一致、自动配音的完整视频。 它把传统视频制作里不同角色的工作，用 Agent 分工实现： > 编剧 Agent 负责写故事和剧本 > 导演 Agent 控制镜头、分镜和叙事节奏 > 制片 Agent 负责角色一致性和画面连贯 > 生成 Agent 输出最终视频 解决以下痛点： > 支持长视频生成（不是只有几秒短 clip） > 角色一致性控制较强，适合讲故事类内容 > 支持 Idea2Video、Novel2Video、Script2Video 等多种输入方式 > 可本地部署，免费开源 简单来说，它把“从想法到完整视频”这个流程用多智能体的方式系统化了，适合想用 AI 做内容创作、故事讲述或短剧的用户尝试。

想用三个月拿下年薪20万美金的AI工程师Offer？ 现实点说，你根本不需要回炉重造拿学位，把下面这10个GitHub仓库彻底嚼碎吞下去，比什么都管用。 如今的AI工程岗，拼的根本不是一纸文凭，而是你对生产级工具的掌控力到底到了哪个段位。这份清单就是一条从零基础到具备实战能力的完整路径，各个环节都给你安排得明明白白。 ① awesome-llm-apps 起点就选这个，绝对不踩坑。RAG、智能体、多模态应用，一水的生产级真实代码，跟那些只能跑着玩的玩具项目完全是两码事。11.2万+ stars，这是目前市面上最系统的LLM落地实战地图。 ② LangChain 到了2026年，简历上要是没出现LangChain，很可能第一轮就被筛掉了。Klarna、Replit、Elastic这些一线公司都在用，绝大多数AI创业公司的生产环境跑的就是它。 ③ LangGraph 光会LangChain只是入门，LangGraph才是现在高级AI工程师岗位描述里的高频硬指标。它是生产级智能体的核心编排层，不懂这个，你只能打打下手做基础工作。 ④ CrewAI 多智能体协作早就不是概念了，它正在当下发生。财富500强团队已经拿它在生产环境落地，框架非常成熟，面试时聊到多智能体架构，你随口就能抛出实战经验。 ⑤ Ollama 想搞懂大模型底层到底在干嘛，最快的办法就是让它在你自己的机器上跑起来。Ollama让你一键运行任何开源LLM，这是绕过抽象概念、直击原理的最短路径。 ⑥ awesome-mcp-servers MCP已经是2026年主流AI实验室的统一标准协议了。现在懂MCP的工程师还是稀缺资源，你学完立刻就能拉开身位，但这个红利窗口不会一直开着。 ⑦ Qdrant 做RAG就绕不开向量数据库，Qdrant是大规模生产环境里公认的主流选项。嵌入和语义搜索已经是AI岗位的默认技能项了，没得商量。 ⑧ AI-Agents-for-Beginners 微软官方出品的免费12节实操课，手把手教你构建智能体。全是真实代码、真实练习，面试前刷一遍，直接就有拿得出手的项目经验可以讲。 ⑨ system-design-primer 很多人会忽视这一点，但生产级AI骨子里拼的就是系统设计能力。FAANG的工程师面试前都在刷这个仓库，想拿高薪Offer，系统设计这道关你必须得迈过去。 ⑩ awesome-claude-code Claude Code已经是FAANG、OpenAI、Anthropic以及绝大多数YC系创业公司内部的主流工具。这个仓库就是它的完整使用手册，用得溜的人，生产效率直接拉开同事实力差距。 三个月能不能拿下Offer，不取决于你背了多少理论，只取决于你有没有亲自把代码跑起来、把坑踩一遍。把上面10个仓库啃透，做出几个能直接展示的实战项目，比任何证书都更有说服力。