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智能体时代，人类与AI如何分工？
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂，打造具身合成数据SuperApp，加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上，光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据，仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施，建立全栈仿真平台，还打造多个“爆品应用”，为具身智能发展提供支撑。
解决智能体手工构造难题！ 浙大&腾讯提出 ReCreate，从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架，不依赖手工设计，让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向，有三重设计，实验显示能提升多领域任务通过率、降成本，未来或开启AI“自我制造”时代。
Ilya、小扎之后，苏莱曼的「超级智能」进入7年倒计时！
主流AI公司从谈AGI转向「超级智能」。微软AI CEO苏莱曼宣布成立MAI超级智能团队，他定义的超级智能是人本主义的，重点布局三个领域，还面临安全可控等挑战，微软有7年窗口期。
全球看中国，灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年，“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向，而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化，在10万小时量级上可大幅替代真机数据，还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
大厂AI Coding产品集体亮相，12岁小朋友当场吐槽
阿里、百度、腾讯、美团四家大厂展示AI Coding产品，同质化严重。海外产品盈利佳，吸引大厂入局。12岁小朋友吐槽产品体验差，且赛道存在同质化困局，市场有诸多不确定性。
AI Coding 产品的陷阱：有 PMF 但还没有做到 BMPF
AI Coding 产品增长迅速，如 Lovable 预计年底 ARR 达 2.5 亿美金。但也暴露出盈利难题，多数产品利润为负。解决办法要么自建模型，但成本高；要么等大模型成本下降，却不太可行。AI Coding 产品或未实现 BMPF。
将 Pod 作为 worker 而非智能体：在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中，Lin Sun介绍kagent项目工作，认为Pod可能是智能体执行单元，却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊，还提及新部署模式影响。
拼交付、主动找活干，3 月我们推荐这 18 款 Agent 产品
3月是AI产品发布密集期，出现一批主动干活的Agent产品。文章介绍18款产品，如Claude系列升级为个人AI操作系统，OpenClaw生态涌现多种商业形态，还有垂直场景Agent及上下文感知等产品。