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专访 Meta Muse 设计总监：如何打造真正让人喜爱的消费级 AI Agent？
How I AI
本期《How I AI》专访了 Meta Muse 设计总监 Alex Cornell。他深入探讨了消费级 AI Agent 的设计哲学与人机交互创新，分享了 Muse 如何通过消息拟人化交互、渐进式信息披露、状态可视化以及生成式 UI 带来纯粹的惊喜感，并展示了通过 Instagram 联动、复古购物清单、高尔夫与国际象棋数据分析等硬核私人爱好场景的落地实践。 -
AI Agent团队协作与代码库重构：从个体效能到系统化协同的演进
AI Engineer
文章探讨了如何让AI Agent与开发团队在生产环境中高效协作。通过分析团队对AI的心理变化及使用偏好，提出了构建“共享Harness”的领导力视角，并深入阐述了“渐进式公开”（Progressive Disclosure）、自愈合循环以及从“看护Agent”转为“全意投入（Full Send）”的实操方法与挑战应对。 -
Claude Design 背后的工作分解：从开源插件反向推理一位
AI 设计师的运作方式
yage.ai
本文通过剖析Anthropic开源的Claude Design工作流插件，揭示了AI设计师的运作逻辑：不是简单依赖模型推理，而是通过任务拆解将设计工作划分为多个评价标准明确的认知单元。文章强调了概念锚点对AI审美输出的重要性，以及将设计评价体系工程化、标准化，并与具体工具解耦的必要性。核心在于将‘如何判断设计好坏’的评价标准框架化，而非单纯提升模型参数能力。 -
Agent 文件系统：从喂给模型记忆到让模型自己翻文件
yage.ai
本文深入分析 AI Agent 记忆机制从向量数据库向文件系统的演进，指出成本、LLM 能力及渐进式披露是驱动因素。文章介绍了 Anthropic、Vercel、Turso 等公司的实践，讨论了语义弹性、安全与 GC 等挑战，并预测未来架构将以文件系统为核心的状态层。 -
技能进化论：如何通过 AI 技能赋能 Supabase 智能体
AI Engineer
Supabase AI 工具工程师 Pedro Rodrigues 分享了如何通过“技能（Skills）”机制提升智能体的任务执行能力。核心概念包括渐进式披露、Skill.md 的结构化设计，以及如何通过评估（Evaluations）框架实现从手动测试到自动化闭环的转变，解决非确定性输出带来的挑战。