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你不知道的 Agent:原理、架构与工程实践

文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容,如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式,强调 Harness 比模型更关键,还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点,并以 OpenClaw 为例说明落地方法。

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告别多奖励跷跷板:Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成

中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD,这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题,效果良好,未来有多个拓展方向。

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2位斯坦福顶流博士,携手具身创业

具身智能领域影响力最大的两位博士赵子豪与迟宬联合创办机器人公司Sunday,将于11月19日发布产品。公司信息神秘,技术走全栈路线,两位创始人技术强、人脉广,且获风投支持。

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Browser Use 推出 Code Use:直接用代码控制浏览器

Browser Use 发布 0.9.0 版本,推出专为爬取数据设计的 Code Use。它开发特殊 Agent 和定制 LLM 输出特定代码,通过 CDP 直接操控浏览器,效率和准确性理论上更高,还给出使用示例,同时提醒了安全问题。

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为什么 Agent Memory需要 AML:看 AML “变量控制”的工程设计

传统 Agent 记忆评测有水分,近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节,还分析了首期榜单,指出其重构评估变量的价值。

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刚刚,何恺明团队新作,「嵌入式语言流」ELF来了

何恺明团队提出ELF模型,将扩散过程置于连续向量空间,只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码,引入自条件机制。实验显示,ELF用不到其他方法十分之一数据,生成质量全面领先。

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感知、控制与数据:ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点

ICRA 2026期间,速腾聚创等六家中国企业分享机器人领域进展。他们关注感知底层基础、接触‘最后一毫米’问题、数据与模型关系,且技术路径和产品侧重有差异,具身智能注重工程落地和系统能力建设。

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在 AI 增强的变革流中,架构师要承担何种角色?

数据显示多数组织采用AI却未获实质价值,技术进步但组织影响参差不齐。架构师可弥合组织目标与开发速度的鸿沟,利用AI增强架构实践,案例展示了架构流动性在实践中的体现。

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科技巨头深入美国课堂,用免费设备和AI培训“控制”下一代

《纽约时报》记者 Natasha Singer 指出,科技企业全面介入美国教育“供应链”,用免费设备和培训影响课程设计。虽推动了教育普及,但也引发利益冲突质疑,教育界应谨慎应对,划清与企业的边界。

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Claude Code发布Agent View,多任务流的ADHD患者有救了

Claude Code发布Agent View,它像给Claude Code的tmux,能将多个Claude会话状态分类展示,帮用户分配注意力。它把Anthropic内部工作流产品化,有会话与窗口解绑、工作树隔离等设计。

花叔