你的 AI 分析师能保守秘密吗？——Aaron Linsky（Bridgewater）与 Nikhil Benesch（turbopuffer）

一家银行自建了编码代理，它迅速走红——Monzo 的 Felippe Felisola Caso 与 Francesco Galletta

A Bank Built Its Own Coding Agent. It Took Off — Felippe Felisola Caso & Francesco Galletta, Monzo

演讲介绍 Monzo 自研的编码代理，它最初只是 Slack 里一个可添加表情的机器人，如今撰写 Monzo 各技术团队合并 PR 的 10% 以上，每天运行 1800 多个任务。讲者解释它为何见效快，包括接入内部工具与知识的 MCP 网关、为受监管银行构建的沙箱化代理编排系统，以及把代理本身变成可复用构建块，并说明该构建块现在也处理事故、值班数据质量和非工程人员的请求。

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这是 Strands Agents 推出的开源 AI 智能体沙箱引擎，通过 OS 隔离、默认拒绝的 Dogwood 策略和把密钥置于智能体之外的凭据注入，限制智能体可执行、读写和访问网络的范围。项目用 Rust 编写，目前支持 Apple 芯片的 macOS，并计划支持 Linux；标签涉及智能体安全、出网控制、MCP、零信任等。

AI 推荐系统

AI Recommender Systems

Kim Falk 撰写、Manning Publications 出版的推荐系统书籍，共 375 页，预计出版日期为 2027-05-15，尚未出版。内容涉及由 LLM、agent 与上下文工程驱动的新一代推荐系统，从推荐系统入门讲到评估与生产环境部署，涵盖数据工程、性能优化、RAG 等工具，以及算法的强项与盲区。简介面向开发者，说明如何针对业务需求定制和改进系统输出。