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最详细的 DeepAgents 实战拆解：一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架，能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制，还介绍原理与未来发展方向。
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。
2026年必须搞懂的20个 Agent 工程概念（运行机制篇）：大白话一次讲清。
文章聚焦Agent工程运行机制，介绍20个核心概念。如Agent与ChatBot区别在于会‘做’；Harness是模型运行框架；Execution Model决定思考行动范式等，还给出各概念工程实践建议。
阿里杀进Agent上下文战场：钉钉聊天、企业文档、工作数据终于要被Agent吃进去了
个人、企业用户苦工作场景「上下文」久矣，Agent常不懂真实业务。阿里千问办公开源的「MyContext」，将分散工作数据加工成Agent可消费的上下文，处理多种难题，还将能力向组织延伸，助力Agent融入工作流。
浙大联合阿里云发布首篇 Token Economics 综述 ：用经济学重新理解 LLM Agent 的 Token 世界
浙江大学联合阿里云发布综述论文，提出Token Economics框架，从经济学视角理解LLM Agent中Token使用与资源分配。梳理关键问题，构建分类体系，还指出未来发展趋势与新兴机会。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
打破 AI 辅助开发碎片化困境，阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践
文章围绕阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践展开。指出当前 AI 辅助开发存在与生产链路结合难、协作碎片化等问题，介绍了 R2C Agent 如何驱动研发链路，阐述其框架、实施情况及未来提升 AI 渗透率的目标。
OpenAI联手谷歌，开源 agents.md，正式统一Agent规则！
OpenAI和Google等大厂联手推出 `AGENTS.md` 标准，旨在用统一文档取代厂家特定配置文件，为AI Agent提供通用‘项目说明书’。它收录AI完成任务所需技术细节，支持嵌套，还倒逼开发者规范文档协作。
4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica！Agent即队友，可像同事一样被指派、被追踪！
当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。
ACL 2026 | Spatial-Agent：地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。