AI 驱动的技术趋势发现
概述
自动化技术趋势发现引擎，自动爬取多平台信息 → 去重聚合 → 趋势分析。
架构
- 数据源接入 — 多平台自动爬取
- 跨平台去重 — 两阶段 MinHash + Embedding
- 趋势分析 — 热度信号检测、时间序列分析
与课题一的关系
趋势发现引擎的产出直接输入”Agent 范式演进”图谱，保持知识库的持续更新。
社区热点速览
- Agent 范式从自主→受控执行 — r/AgentsOfAI 社区共识：2026 年 Agent 正从”自由探索”进入”工程化落地”阶段，评估工程（eval engineering）取代 prompt engineering 成为新瓶颈
- Karpathy “Vibe Coding→Agentic Engineering” — Sequoia AI Ascent 演讲认证：编程/委托 Agent 比例从 90/10 变为 20/80；提出 agent-native 环境四框架（Software 3.0 / Agentic Engineering / Verifiability / Jagged Intelligence）
- GitHub 趋势工具信号 — headroom（Token 压缩，MCP Server 模式）、ECC（Agent Harness 全能标杆 208K★）、supermemory/MemPalace（AI 记忆基础设施）构成”成本→工程→记忆”三条基建主线
- AI 疲劳症讨论升温 — r/decadeology 社区讨论公众对 AI 的潜意识排斥可能成为 2026 年社会现象