EP132 · MCP 无状态核心、Codex 工作流、编排器上下文 · 07-29 早报

Claude 正在接入 MCP 2026-07-28：协议核心改为无状态请求响应，Apps 与 Tasks 进入版本化扩展体系，授权也向生产级 OAuth 与 OIDC 靠拢。结合 MCP 官方变更可看到，真正影响部署的是会话移除、可路由请求、缓存提示和迁移窗口，而 Claude 支持仍在逐步推出。

Latent.Space 对 OpenAI 核心产品工程负责人 Akshay Nathan 的访谈，解释了 Codex 与 ChatGPT Work 如何共享智能体执行框架，同时保留不同的界面与沙箱默认值。两款产品合计触达 1000 万用户的数字背后，更值得关注的是编码智能体如何扩展到研究、分析和日常知识工作。

Thoughtworks 首席工程师 Rahul Garg 复盘一次多智能体编码会话，发现昂贵的不只是子智能体并行，而是主编排器把完整后台记录反复拉回上下文。文章据此提出认知局部性和工作记忆保护，但也明确承认缺少完整 token 计量；其中的数量阈值应视为个人校准样本，不是通用定律。

本文深入剖析了从 Loop Engineering 到 Graph Engineering 的演进逻辑，解释了为什么多智能体编排需要从「单个循环」升级为「有向图结构」，并结合官方数据与真实案例给出了何时该用、何时不该用的决策框架。

vLLM 核心维护者游凯超深度分享从算法研究者到 AI 系统创业者的心路历程，揭秘开源项目如何演变为 1.5 亿美元种子轮公司的抉择与思考，并前瞻模型与推理引擎协同设计的时代方向。

Uber 的零增长架构通过动态 Go 运行时优化和受管控的 AI 辅助开发，将基础设施增长与需求解耦，在回收 CPU 核心的同时，通过用量上限和新的质量效率指标控制 AI 成本。

Airwallex CRO 吴恺深度复盘从 0 到 110 亿美金的 11 年历程，分享拒绝收购、先亏四年铺全球网络等关键抉择，并揭示 AI 如何驱动公司从金融基础设施走向“超级智能入口”的千亿美金愿景。

AI 编码智能体加速科学软件，将研究者的焦点从编码转移到验证。

本文探讨了 AI 编程时代下，开发者如何应对由“理解力缺失”引发的新型债务——认知债与意图债，并强调了“理解是为了参与”的核心价值。

本文深度梳理了 2026 年 7 月下旬 AI 领域的关键动态，涵盖谷歌模型延期、国产大模型跨越 2T 门槛、AI 市场回调逻辑、Agent 技能与自进化 Harness 的前沿研究，以及智能体安全与政策演进。