MCP还远未成熟:一位亲历者的冷静告白与务实建议
这不是一篇鼓吹MCP未来无限的文章,而是一位亲手做过MCP服务器的工程师,对现实问题的坦诚复盘。David Cramer 结合自己在 Sentry 的实践,讲清楚了 MCP 真正擅长什么、不擅长什么,以及为什么“现在就押注它”可能是个危险决定。
这不是一篇鼓吹MCP未来无限的文章,而是一位亲手做过MCP服务器的工程师,对现实问题的坦诚复盘。David Cramer 结合自己在 Sentry 的实践,讲清楚了 MCP 真正擅长什么、不擅长什么,以及为什么“现在就押注它”可能是个危险决定。
Dex Horthy在这场演讲中提出“12-Factor Agents”方法论,试图解决一个现实问题:为什么我们能快速做出AI Agent Demo,却很难把它们变成可靠的软件系统。核心不是模型多强,而是工程边界、控制流与上下文的掌控。
本文带你走进François Chollet在Y Combinator的演讲,了解AI领域从“规模化预训练”到“测试时自适应”的重大范式转变,以及ARC系列基准如何推动AGI的真正进步。文章还揭示了人类智能的本质、AI模型的瓶颈,以及未来AI如何像程序员一样自主发明和学习。
这场来自 AI Engineer 的演讲,揭示了大量生成式 AI 产品失败的真正原因:不是模型不够强,而是运营体系跟不上。演讲者用一线经验说明,评测、人类反馈与团队结构,才是跨越 V1 到可靠 V2 的关键。
在这场演讲中,K-Scale Labs 创始工程师 Jax 介绍了一款售价约 8999 美元、从硬件到软件完全开源的人形机器人。他们试图用模块化设计、完整 SDK 和本地学习能力,让人形机器人第一次真正成为开发者可以负担、可以折腾的平台。
这场由 AI Engineer 主办的 Evals Workshop,不谈模型魔法,而是直面一个更残酷的问题:如何证明你的 AI 在真实世界中“真的有用”。演讲者用评测(evals)的方法论、现场演示和反复踩坑后的经验,拆解了从离线测试到线上监控的完整路径。
这场演讲不讲炫技,而是直指语音模型落地生产时最容易被忽视的瓶颈:延迟并不只在模型里,GPU也不是唯一答案。Philip Kiely 从架构、指标到客户端代码,拆解了如何让语音 AI 真正“听起来快、用得起、撑得住”。
Rick Blalock在一次真实而略显混乱的现场演示中,讲清了当下AI Agent最被低估的难题:部署与运行。他用学生项目和自身踩坑经历,解释为什么Serverless并不适合长跑型Agent,以及为什么“Agent Native”的基础设施正在成为新一代云的分水岭。
这是一套诞生于AI时代的全新创业方法论。Oliv联合创始人Sid Bendre用自己从爆红产品到盈利公司的真实经历,解释为什么“微型团队+超级工具”正在取代传统高融资、高扩张的创业范式。
本文带你走进李飞飞的AI世界,从她开创ImageNet的往事,到为何空间智能是通用人工智能(AGI)不可或缺的下一步。你将读到她的创业故事、技术洞见,以及她如何带领团队攻克3D世界模型的难题——这些都是视频中才能听到的第一手细节。