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自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。
SGLang Team：在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性，SGLang 实现高吞吐量，成本低。博客探讨并行设计、优化方法，所有组件开源，也指出了当前局限与未来方向。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。
内核级的真相：为什么 eBPF 正在取代基于用户空间的 Agent 成为安全可观测性的首选
文章指出基于用户空间的安全 Agent 存在与威胁同权限层级、CPU 成本高、易被攻击等问题。eBPF 能在 Linux 内核运行受沙箱保护程序，可降成本、增可见性。上线应分阶段，还介绍工具及部署安全措施。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
OpenClaw大更新，AI智能体不再是黑箱！官方口号：少点神秘
4月25日，OpenClaw发布v2026.4.25版本，官方口号“Less mystery， more machinery”。此次更新核心指向AI智能体下半场要更透明、可控，涵盖语音、可观测性、插件启动等多方面改进。
ACL 2025 | 让小说角色 「活」起来！复旦BookWorld打造沉浸式小说世界模拟系统
复旦大学团队主导的BookWorld系统，是ACL 2025论文成果。它能从小说提取数据构建AI世界，让角色AI互动创作故事。系统有自主和干预模式，实验表现出色，未来可成互动娱乐平台。
Spring AI Alibaba实践｜后台定时Agent
文章参考Langchain，探讨Agent新运行形态，Spring AI Alibaba（SAA）为开发提供框架。介绍自主运行Agent优势、适用场景，说明构建方法，还给出店铺经营分析和评价舆情分析两个实践案例代码。
ICML 2025 | 多智能体的ChatGPT时刻？上交MAS-GPT实现工作流一键生成
上海交通大学等机构推出 MAS - GPT，提出生成式 MAS 设计范式，可一键生成可执行的 MAS。它解决了现有 MAS 方法无适应性、成本高、泛化性低等问题，实验显示其表现出色，未来潜力大。