相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么

文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。

VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架

在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。

中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024

中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。

Mini-sglang-01：从Client到Scheduler的消息流转之旅

文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang，详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程，分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略，还预告后续分析调度和模型实现逻辑。

AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"

文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。

构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理

企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。

三年时间市值翻了25倍，广告新巨头AppLovin任命了一名华人CTO

在Google和Meta“垄断”的广告领域，AppLovin成为新巨头。新任CTO葛小川分享工程数据，该公司基于机器学习的广告竞价系统日处理超1000亿次请求，核心工程团队不到100人。文章讲述其发展历程、技术突破及未来规划。

特斯拉OpenAI数据路线遇挫！8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙

2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。

n8n是开源工作流程自动化工具，提供直观界面创建自定义流程，支持超400应用集成。过去一年增长迅速，活跃用户超20万，ARR增长5倍，GitHub获77.5k star。介绍其创立背景、优势特点，用户评价褒贬不一，还提及与其他工具对比及“公平代码”理念。

让龙虾看懂屏幕！谷歌多模态新成果，文本图像视频音频进同一空间

谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间，支持多模态混合输入，为AI Agent“看懂”世界提供关键基础，已展开公测。