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突破泛化瓶颈：阿里云智能运维 Agent 评测体系实践
大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践，阐述评测集重要性、构建方法，还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。
从AI Agent到Agentic AI：开源如何助力开发者解决行业痛点？
2025年全球开源软件项目数量增长，中国企业贡献显著。字节跳动在火山引擎原动力大会开源开发者日上，多位负责人分享开源经验，探讨其为AI Agent带来的技术改变，展示解决行业痛点的理念与实战经验。
Agentic 软件工程：造 Agent 只是最简单的部分
Agno 创始人 Ashpreet Bedi 认为造 Agent 简单，让其在生产环境稳定运行才是挑战。他提出 Agentic 软件六大支柱，给出 AgentOS Docker 模板代码实践，指出多数 Agent 产品卡壳是基础设施跟不上。
Agent Infra 实践复盘：Kimi 如何搭建 Agent 背后的 Database 服务
PingCAP 联合创始人黄东旭复盘 TiDB Cloud 为 Kimi Agent 提供服务的细节。指出 Agent infra 面向大众用户，要最小化 Agent 使用工具的摩擦，实现低成本。Kimi 与 TiDB 合作是范例，展现 Agent 基建的新趋势。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
飞猪搭建系统演进：从人工运营到多Agent协同搭投生产
飞猪移动端页面搭建体系从初代寄生于阿里集团平台，发展成“搭投”体系。但传统人工选搭投模式待优化，为此启动AI智能搭投升级专项，构建新范式，还介绍产品结构、技术实现及后续规划。
Anthropic的多智能体，真的有必要吗？
作者曾质疑多智能体系统，看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价，还阐述构建方法、评估方式，公开三个核心提示词及协作模式。
深度拆解：为什么通用 Agent 的下一站是 Agentic Browser？
文章指出 2025 年 AI 圈新风暴眼 Agentic Browser 正形成。从 Perplexity 故事讲起，阐述传统系统和浏览器限制通用 AI 发展。厘清通用 Agent、AI 搜索等概念，分析 Agentic Browser 成通用 Agent 下一站的原因，预测 OpenAI 相关产品秋季前发布。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文
本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈，指出关键在上下文供给能力，围绕信息完备性等五维度，介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境，强调构建上下文体系重要性。