这两周，Claude Code 上了个 COBOL 现代化功能，IBM 当天暴跌 13%；又上了个安全扫描功能，一口气翻出 500 多个此前藏了几十年的高危漏洞，网安股集体跳水。彭博社甚至专门做了一期播客讨论“哪些 SaaS 公司能活下来”。
这一切的导火索，仅仅是 AI 公司 Anthropic 当天发布的一篇博客，宣布旗下编程工具 Claude Code 可以帮助改造 COBOL 老旧系统，直接戳中了 IBM 最核心、最赚钱的遗留系统咨询业务。
提起“AI战胜人类”，很多人第一反应是1997年IBM的“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。那场人机大战轰动全球，被视为人工智能的里程碑。
Googel和IBM十年打不穿的量子天花板，被一块1万qubit的芯片掀开了？巨头还在百级徘徊，量子突然跨进了能落地的时代。更讽刺的是，真正接住这场变革的，是早已埋伏在算力入口的英伟达。
2025就要过去了。UC Berkeley、Stanford和IBM联手做了一件大事。他们调研了306份在一线“造 Agent”的从业者问卷，并深度访谈了20个已经成功落地并产生价值的一线企业案例（涵盖金融、科技、医疗等领域）。试图回答一个最朴素的工程问题：一个能用的、赚钱的Agent，到底是用什么架构搭出来的？
谷歌遗珠与IBM预言：一文点醒Karpathy，扩散模型或成LLM下一步。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL
您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。
当LangChain在6月23日发布那篇著名的Context Engineering博客时，IBM Research的研究者们早在10天前就已经用严格的学术实验证明了这套方法的有效性。
