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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。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
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。
安卓党狂喜！Open-AutoGLM让手机自己订外卖、抢票、刷小红书
Open - AutoGLM是能让手机自己干活的黑科技，给手机装了「AI打工人」。它整合视觉语言模型与ADB远程操控技术，适配50 + 款主流应用，自带安全边界，普通人易安装，开发者可自定义流程。
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。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。