7 部来自 OpenAI、Google 和 Anthropic 的提示工程和 AI 智能体开发指南
OpenAI、Google 和 Anthropic 联合发布7部AI开发指南，覆盖企业落地、智能体构建、提示工程与用例拓展等关键方向，含实操方法与场景示例，适合开发者与业务人员参考。附百度网盘下载链接。
微软提供 Windows MCP 框架，让 AI 系统调用原生 Windows 应用
微软在 Windows 内置 MCP 框架，支持 GitHub Copilot 等 AI 系统用自然语言直接调用 VS Code、WSL、Figma 等原生应用。Build 2025 演示中，仅三句指令即完成 Fedora 虚拟机配置、Node.js 网站搭建及 Figma 设计稿同步。功能将随 Windows 开发者预览版上线。
如何为 AI 系统打造安全 “护城河”
IBM提出“甜甜圈”AI安全体系，以“发现、评估、控制、报告”四环闭环，覆盖影子AI识别、动态风险评估、输入输出与权限管控，并通过可视化仪表盘和合规报告实现透明治理，强调安全需随AI演进持续迭代。
GraphRAG 知识图谱赋能智能检索：走向更强大的信息理解与推理
GraphRAG用知识图谱替代向量数据库，通过节点-边结构显式建模实体关系，显著提升复杂推理、全局归纳与多层聚合能力；大模型可自动将自然语言转为Cypher查询并解释结果，增强可解释性与检索多样性。
免费 Anthropic 交互式提示工程（Prompt Engineering）教程
Anthropic 推出免费交互式提示工程教程，含9个渐进章节，聚焦 Claude（尤其 Haiku 模型）的提示设计：从基础结构、角色设定到避免幻觉、行业场景应用及提示链等，每章配练习与实时调试的“示例操练区”，附参考答案。
什么是 Google A2A 协议
Google推出的A2A协议，旨在让不同团队、厂商的智能体通过标准化JSON消息自动协作，实现能力共享与任务流转，推动智能体从“单兵作战”走向“团队合作”。它不替代MCP，而是与其互补：MCP负责智能体与模型/工具的集成，A2A专注智能体之间的协同。Salesforce、SAP等已加入支持。
如何通过 Cloud Run 一键部署 DeepSeek
Google Cloud 工程师演示了用 Cloud Run 三步部署 DeepSeek 的方法：支持 GPU 实例、自动扩缩容（可缩至零），模型可按需加载或预置进镜像。无需运维底层资源，开发者能快速上线大模型服务，兼顾弹性、成本与易用性。
如何在 AI 系统开发过程中驾驭非确定性
AI系统固有的非确定性无需消除，而应科学管理。文章指出，盲目调低温度等参数会损害创造力；关键在于明确质量边界、分阶段评估输出、强化全链路日志、适时引入人工干预，并沿用异常处理、兜底机制等成熟工程实践。
什么是 AI 芯片？
AI芯片是专为矩阵/张量运算优化的处理器，区别于通用CPU，以高并行性支撑深度学习训练与推理。GPU最早被用于AI计算，TPU、NPU等专用架构随后兴起。科技巨头与初创公司加速自研，推动AI算力从云端向手机、汽车等边缘设备下沉。