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NVIDIA团队让编程Agent接管真实机器人实验，成功率达99%
NVIDIA GEAR 实验室负责人介绍 ENPIRE 项目，首次在机器人硬件实现自动化研究。让 8 个 Codex Agent 驱动闭环，完成高精度任务，成功率 99%。项目计划开源，还提出 MRU 与 MTU 指标。
7个月翻一番！AI agent能力飙升，METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示，Agent能力每7个月翻一番，这在9项基准测试中得到验证，任务涉及编程、数学等领域，大模型正迈向高度自动化，且Agent性能提升快，未来处理复杂任务能力或更强。
老思维做 Agent，没戏！云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化，自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra，现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争，虽已布局但新开发范式未成型，未来需产业链协作迭代。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重，基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合，有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
12.6k，谷歌这个开源项目炸了，全栈AI Agent
谷歌开源的Gemini Fullstack LangGraph Quickstart项目两周冲到12.6k star。它是使用React前端和LangGraph驱动后端Agent的全栈应用程序，能对用户查询做全面研究，有多项特征及明确的后端工作步骤。
YC总裁转发、登顶Hacker News：SkillsBench揭开Agent技能扩展的残酷真相
近日论文《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》引发海外AI社区关注。研究聚合47150个Skills，经严格筛选评估，揭示人工构建Skills效果好、AI自生成无效等核心发现，为AI研发指明路径。
搜索Agent最新高效推理框架：吞吐量翻3倍、延迟降至1/5，还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究
大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈，提出SearchAgent-X框架，实现吞吐量提升、延迟降低，且不牺牲答案质量，还揭示AI智能体平衡和等待问题。
Coding Agent 在百度的落地实践：从反馈闭环到工程范式重构
本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲，介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念，还提及企业级Agent落地的工程问题。
Agent 基建不是设计出来的，是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的
文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例，讲述 TiDB 作为基建服务商，满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化，以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。