LangChain 團隊分享 AI agent eval 實戰心法。越多測試不代表越好，關鍵是每條 eval 都要對準生產環境行為。從 dogfooding 到模型選擇框架，看懂 eval 策展核心邏輯。

AI 公司用 25 倍補貼搶客戶，但 Google 已率先退場。拆解三種截然不同的策略：鎖定、開放和混亂退場，看懂你的訂閱費背後的商業邏輯，趁補貼紅利還在做出最佳選擇。

Google Ads 帳戶的 CPA 在騙你。一個 PPC 從業者讓 AI agent 讀完 4300 筆搜尋字詞，發現意圖混淆才是廣告浪費的根源，還拆解了 Google 自動化與廣告主的利益衝突。

用 AI 寫 app 最頭痛的不是功能，是設計一直漂移。Google Stitch 2.0 自動產出 design.md 設計系統檔，讓 Claude Code 每次都照同一套規則。操作步驟與限制分析。

AI 影響才走 10%，程式碼比例從 80/20 翻成 20/80。Google 前 CEO Eric Schmidt 在 Abundance360 拆解六個判斷：92GW 電力缺口、中國機器人優勢與 AI 天花板還在哪裡。

為什麼 AI agent 用 CLI 會卡住？因為工具預設你是人。一位開發者從實戰中提煉出讓命令列工具對 agent 友善的原則：參數取代互動、範例取代描述、冪等性取代單次執行。

AI agent 不只會寫程式。NYU 教授讓 Codex 自己做研究，學到三件事：問題要精確、捷徑要攔住、太多參考反而限制創造力。這三個教訓適用於所有用 agent 做複雜工作的人。

拆解水平巨頭的功能，用 AI 爬蟲只服務一種客戶，賣跑出來的資料不賣工具。這個高毛利創業框架附了 5 個案例和定價，但來源宣稱的 95% 毛利背後有些門檻值得先看清楚。

一個 plugin、一個 Markdown 檔案、一個排程設定，三個東西接起來 Obsidian 就能自己整理筆記。完整教學拆解這套架構怎麼設定，以及為什麼它適用於任何有 API 的工具。

同一個 AI 模型，花 9 美元寫出壞掉的遊戲，花 200 美元寫出能玩的遊戲。Anthropic 工程師分享了多代理架構怎麼讓產出品質翻倍，以及模型升級後該怎麼調整架構設計。