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看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
天工Skywork开始"看"小红书了，1247个帖子的图片信息被它吃透！
昆仑万维技术发布周推出Skywork Deep Research Agent v2。它整合多模态检索理解和跨模态生成能力，有信息检索、小红书Agent等功能，Office Agent也有升级，还新增积分预估等特性，邀测后将全量开放。
造过 Codex 的人，为什么每天用 Claude Code
Calvin曾带队构建编程Agent Codex，如今日常用Claude Code。他和Garry Tan在播客聊了编程Agent的产品哲学差异、分发逻辑等。Claude Code拆分上下文表现出色，LLM成开发者工具推荐引擎，还探讨了构建、使用编程Agent的要点。
DeepSeek Harness规模化踩坑实录：耗时、成本、失败到底该怎么查
Agent 进入日常研发流程后，使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness（DSH）是开源 Agent 框架，腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件，构成全景可观测方案，还介绍接入实践与其他能力。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
Claude 通过率不到 4%，SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想
UniPat AI用SaaS - Bench测试，让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示，Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%，多数模型表现差，还暴露Agent四种致命缺陷，揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。
最新最完整的Agent Memory综述！
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布，对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质，提出构建下一代强人工智能的蓝图。
小米MiMo Agent 跨会话进化
多数AI编程Agent任务一长就忘事，业界主流靠堆上下文窗口应对，但有缺陷。小米MiMo团队开源的MiMo Code，靠显式存储 - 检索机制，200步以上任务胜率超Claude Code达65%，介绍了其设计及优缺点。