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Perplexity不仅没死，而且很强
文章对比通用AI搜索与Perplexity，指出通用AI搜索用于金融投资不够严谨准确，而Perplexity从专业金融API拉取数据，集成权威数据源，准确度高。在此基础上推出的Perplexity Computer功能强大，是严肃工具。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代，智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目，AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员，以多轮搜索智能体为例，教用最少代码实现训练。
帮大家总结了一下凌晨的Google I/O 2026开发者大会。
本文总结Google I/O 2026开发者大会成果，涵盖AI模型、产品、Agent系统、视觉生成、搜索、电商等多领域。如推出Gemini 3.5 Flash，升级产品功能，发布新Agent系统，推进电商协议，还有科研成果与硬件更新。
在AK大神爆火的任务里，摸清国产AI真实水平
4月20日深夜Kimi K2.6发布并开源，作者借Andrej Karpathy的AI Wiki思路设计高承压任务，测试其Agent底层能力，考察它在单Agent、Agent网站和Agent Swarm三种模式下表现，探究国产AI真实水平。
一文讲清三种AI应用系统的架构及及TOP威胁框架
文章从AI系统分类及架构出发，分析不同类型AI系统的威胁特征，并介绍现有的威胁分析框架。目前AI应用架构经历从GenAI到AI Agents，再到Agentic AI的演进，各方向独立发展，且威胁各有特点又有重合。
吴恩达来信：Agentic编程与Agentic软件测试协同合作
在人工智能辅助编程时代，自主代理编程系统虽加快开发速度，但存在不稳定性。自主测试可对比代码与测试，对软件基础设施组件测试有益。吴恩达分享编程智能体问题及测试重点领域。
告别单Agent，AI Agent进入团战时代！
上周CAMEL - AI开源Eigent，号称“全球首个桌面端多智能体生产力团队”，后脚Manus上线功能相似的“Wide Research”。本文分享Eigent内核，介绍其特色、与Manus对比，还深挖技术架构、MCP及容错机制。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。