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MCP 已成为 Agent 应用连接外部工具的标准，但普遍采用的“直接工具调用”方法存在严重效率问题，即工具定义和中间结果会大量消耗宝贵的上下文窗口。本文认为 Agent 应用应该转向“代码执行”模式：不直接调用工具，而是让 LLM 生成代码来与 MCP 服务器进行 API 交互。这种方式能更充分地利用 LLM 在编码方面的强大训练优势，极大降低 token 消耗，并实现更复杂、高效、私密和可持久化的工作流。本文核心思想是 code as meta tool，Cloudflare 和 Anthropic 最近也分别写了篇博客来介绍，而 Manus 最开始就用的这个思路，我最早是从这篇论文Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents了解到的（去年五月初），只是当时模型写代码的能力还没有现在这么强。

⼤家好，Weekly Gradient第 76 期已送达，本期内容深入分析AI Agent在企业级生产环境中的落地现状与挑战，涵盖工作流集成、人机交互、员工抵触及数据隐私安全等核心问题，提供基于准确率和自主性的评估框架，并总结从小处着手、保姆式服务和灵活定位等成功落地策略。

⼤家好，Weekly Gradient第 75 期已送达，本期内容深度解析2025年AI领域十大核心发展趋势，涵盖OpenAI的AGI使命与万亿级基础设施规划、Agent工程平台的技术突破、多模态AI的应用实践、AI泡沫风险分析、创业公司增长策略、AI编码效率优化、投资机构科技哲学以及Transformer架构的未来演进方向。

本文译自 《Underrated Soft Skills: Charisma》。工程师群体普遍过于关注技术能力的提升，而严重忽视了“软技能”（或称“为人处世”的技能）的发展。这篇文章指出，魅力 (charisma) 是一项被严重低估的软技能，它并非与生俱来的天赋，而是可以通过后天学习掌握的一系列行为。通过掌握建立有意义的连接、培养同理心和散发温暖这三种核心行为，任何工程师都能成为更受欢迎、更具影响力的合作者，从而彻底改变自己的职业生涯和人际环境。

⼤家好，Weekly Gradient第 74 期已送达，本期内容深入分析2025年AI大模型与Agent技术的最新发展，涵盖多模态AI、开源框架、企业应用、投资趋势等核心议题，为技术从业者提供全面的行业洞察和实践指导。

近日，LangChain 与 Manus 团队联合举办了一场线上研讨会，主题聚焦于 Agent 的上下文工程。会上，LangChain 团队首先介绍了上下文工程的背景与挑战，例如代理在频繁调用工具时容易导致“上下文爆炸”，从而影响性能。随后，Manus 团队系统讲解了五种核心策略：卸载（Offloading）、缩减（Reducing）、检索（Retrieving）、隔离（Isolating） 与 缓存（Caching），并分享了他们在实践中的深入经验。尤其是在上下文缩减、隔离与卸载方面，Manus 展示了独特做法，如可逆“压缩”与不可逆“总结”的区别、两种代理隔离模式，以及用于“工具卸载”的分层动作空间等。最后的问答环节也十分精彩。这场研讨会干货满满，是我近期所听过的关于 Agent 上下文工程最值得推荐的经验分享，非常适合 AI Agent 架构师、Agent 初学者以及 LLM 应用开发者深入学习。视频直达Context Engineering for AI Agents with LangChain and Manus 。

本文译自 《Designing NotebookLM》，NotebookLM 是谷歌推出的一款 AI 驱动的笔记与研究助手——用户可以上传文档、网页链接或视频等资料，系统会自动生成摘要、回应提问、制作音频概览，从而帮助用户快速理解并整理知识。它的月访问量已超过 4,800 万次，且在大规模文档问答中基本实现了“无幻觉”输出。我认为它是最好的的 AI 知识管理工具。 本文编译自 Jason Spielman，他主导了 NotebookLM 的设计工作，从产品核心使用体验、品牌识别到视觉系统，从实验阶段一路走向正式上线，这是一场从零出发、设计全新品类产品的机会，通过阅读他的心路历程，让我们得以探索新的范式、发明新的界面模式，将此前不存在的产品形态成功落地。

本文通过使用 OpenAI Agent Builder 构建视频问答 AI 智能体的实战体验，深度对比 n8n、dify、coze等 主流可视化AI工作流工具的功能特点、适用场景和核心差异，帮助开发者选择最适合的 AI 应用开发平台。

⼤家好，Weekly Gradient第 73 期已送达，本期内容深入探讨AI Agent技术的最新发展，涵盖Claude技能构建、多Agent协作架构、上下文工程优化策略、工具调用机制等核心主题，分析AI Agent落地成功率仅5%的深层原因，并提供从开发到部署的完整实践指南。