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京东深夜开源，首个完整通用Agent产品，直指行业SOTA！
京东深夜开源业界首个“开箱即用”完整多智能体产品`JoyAgent-JDGenie`。与大多为SDK或框架的开源项目不同，它是端到端完整产品。在GAIA榜单表现佳，架构清晰且有技术创新，使用和二次开发简单。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
Lovart：设计界的Cursor，NanoBanana Pro遇上真正的Design Agent
Google的Nano Banana Pro能力亮眼，但作为设计工具商用不足。Lovart像设计界的Cursor，提供专业化设计工作流，是可用的Design Agent。文中通过案例展示其编辑能力，还介绍了PPT生成等功能及圣诞活动。
一站式智能分析引擎，快速构建企业级数据分析 Agent
在数据驱动的商业环境中，传统数据分析流程有诸多局限。本文介绍基于阿里云实时数仓 Hologres 和阿里云百炼的联合方案，结合 Function AI 平台，可构建企业级数据分析 Agent，实现端到端加速。
一行代码，Claude成本直降85%！最强Opus做大脑，Sonnet疯狂搬砖
Anthropic深夜发布Claude「顾问策略」，让Opus 4.6当「顾问」，Sonnet/Haiku当「执行者」，实测性能翻倍、成本降85%。还带来Monitor工具更新，加上此前的Managed Agents等，构建完整Agent平台。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
两份报告，两种 PMF：ChatGPT 跑通了 Copilot，Claude 验证了 Agent
OpenAI和Anthropic发布核心产品使用报告，展现ChatGPT和Claude用户心智差异。ChatGPT像Advisor，以询问、写作为主；Claude似Agent，随模型能力提升，用户倾向用其执行自动化任务。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
WorkBuddy上线远程控制，国内也有了最丝滑的Agent工作方式。
WorkBuddy更新远程控制功能，因国内直连，体验比Codex还好。其打通PC、App和小程序，实时同步电脑内容。还新增资料库等实用功能，让国内用户有更丝滑的Agent工作方式。