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从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
本文围绕在 ReactAgent 中引入并实践 HITL 机制展开,介绍实现方案与代码设计。分析无通用人机协同时的问题,阐述 HITL 核心要点、实现效果与细节,还探讨 Agent 演进与工程设计模式的关联。
阿里杀进Agent上下文战场:钉钉聊天、企业文档、工作数据终于要被Agent吃进去了
个人、企业用户苦工作场景「上下文」久矣,Agent常不懂真实业务。阿里千问办公开源的「MyContext」,将分散工作数据加工成Agent可消费的上下文,处理多种难题,还将能力向组织延伸,助力Agent融入工作流。
人人都能炼专属Agent,上海交大开源端侧Agent全栈工具链,真实场景性能超GPT-5!
上海交大开源端侧Agent全栈工具链MobiAgent,将构建手机Agent全流程开放。它在真实场景性能超GPT - 5,还设计“潜记忆加速器”,通过三步养成Agent,评测表现出色,降低移动智能体开发门槛。
Agent 一年半开发复盘:大家对 Agent 的理解有错位,有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘,指出大家对Agent理解有错位,强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心,对比Chatbot与Agent,还从理论视角解释其有效性,最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
月耗3000美金的Skills重度用户,实测MiniMax M2.7:国产Agent模型的天花板?
AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户,实测MiniMax M2.7,从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试,发现其表现出色,虽有不足,但在多维度已是国产模型天花板。
NanoCoder:我把50万行的claude code核心机制浓缩成1000行,不可能学不会了吧!
Claude Code 源码泄露后,kimi Agent 团队何宇峰大佬的 NanoCoder 项目,用 950 行 Python 代码重写其核心机制。它实现 7 种关键设计模式,可助理解顶级 AI 编程 Agent 核心设计,还能按需修改。
最强协作模型?MiniMax M2.7 实测:AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布,强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness,完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平,在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
我把Agent拉进群聊,它竟然开始带队干活?全球首个AI社交通用平台来了!
全球首个AI社交通用平台「Teamily AI」上线,AI Agent可参与社交互动。它不挑内容形态,能进群协作,还能零部署构建专属OpenClaw。其有三层架构,团队实力强,或改变人类协作方式。
【开源】Multica:让 AI Agent 成为真正的团队成员
Multica 是开源的 Managed Agents 平台,能统一分配任务、跟踪进度、积累经验。它把 AI Agent 当团队成员管理,有5个关键能力,兼容8种主流 Agent,支持自部署,5分钟可上手,但生态尚处早期。
Agent 下半场:真正能自进化的 Agent 应该是什么样的?
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务,且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构,通过 AutoResearch 落地验证,探索 AI4AI 方向,构建记忆和连接的三层产品结构,推动 Agent 网络自进化。