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鹅厂实习生血泪贴：Agent/RAG黑科技，真相竟是这样！
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验，介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程，还提及文档解析；再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例，助读者快速入门。
任何错误只犯一次：TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践，从组织协作现状出发，阐述其原理、结构、构建方法，通过多方面测试验证其价值，提炼出设计原则，指出其核心是治理系统，目标是提升协作带宽。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。
2.1K星CCPM：多Agent任务，流水线一样并行Coding
CCPM基于GitHub Issues + Git worktrees，有严格五阶段流程。多agent负责同一issue不同子任务，实现任务级并行，最高提升3倍交付速度，75%降低Bug率，还能避免上下文丢失等问题，有详细工作流程和命令。
MMX-CLI给AI Agent装上七种感官，内容创作更方便
MiniMax发布的MMX - CLI命令行工具，给AI Agent装上七种新感官，具备图像生成、视频创作等能力，可一站式解决内容创作问题。它安装使用简单，功能多，还能集成到现有工作流，不过采用按量付费。
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地，推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出，`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试，发现 LLM 生成文件降低性能，人类编写文件有边际收益但也增加成本，开发人员对此研究看法不一。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。