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写给Agent的Loop，关键不在循环那六行代码本身
最近‘别再一句句给Agent写提示词，去写循环’说法火了。虽循环代码简单，但关键在模型周围。循环工程有四大难点，角色也从操纵Agent变为设计系统，不过此说法也有反对声。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。
京东广告大模型实战：GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐？
流量红利见顶，广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案，介绍 GRAM 架构，实现意图与商品语义对齐，控制推理时延，解决冷启动等问题，还分享算法与知识工程实践。
从服务器 OS 到 Agent 沙箱：腾讯云如何打通 AI Infra 的生态底座
文章指出代码生成快但执行边界缺可靠设施，腾讯云开源 Cube Sandbox 项目。它基于 MicroVM 路线，突破隔离、速度、密度等门槛，v0.2.0 版本降低部署门槛。与 OpenCloudOS 9 组合，提供全链路开源可控路径。
扒光谷歌Gemini 2.5：一份官方“翻车报告”，揭露AI Agent的8个秘密。
谷歌DeepMind发布Gemini 2.5技术报告，以玩《宝可梦 红/蓝》为例，展示构建有效智能体的案例。该系统架构由多部分组成，但运行状况百出，如上下文过长变差、产生幻觉等，也有亮点，还能提炼避坑方法。
Agent不会搞科研？人大微软开源框架&工具包解决盲目试错通病，抱抱脸日榜第一
AI智能体虽能完成多项任务，但大多难以自主科研，易陷入盲目试错。人大和微软研究者提出Arbor框架与工具包，借助Hypothesis - Tree对优化空间结构化探索，多方面表现出色，荣登Huggingface日榜第一。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics，基于分形水印的主动深度伪造检测与定位
近些年来，深度伪造主动防御受关注，但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法，基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位，实验效果良好。
【CIKM'2026】CQ-SID：LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战，提出CQ - SID等方法，经实验验证其效果佳，还介绍了线上实验成果，最后展望未来探索方向。
Agent 如何用搜索？这家最懂 AI 搜索的团队，把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同，人类搜索是静态检索，AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商，分享了为Agent提供搜索服务的经验，包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。