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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。
5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架,7种Agent形成金融交易闭环
TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架,用LangGraph构建,有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策,还介绍了架构和实战操作。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’,缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起,但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生,解决难题,在多任务实验表现出色,推动LLM向智能体转变。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发,结合DeepSeek R1强化学习训练实践,探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级,指出难点,展示效果对比及解决方案。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止,自进化编码智能体应运而生,可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类,探讨组件进化机制、时机及评估方法,也提及带来的新挑战。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
极致优化Android平台APK的大小
文章以Android为例,介绍UE包可裁剪部分的优化思路与实践,优化APK大小和Native库运行时内存占用。从压缩NativeLibs、代码体积优化、资源裁剪等方面着手,还给出优化效果和额外资料。
Agentic的风又吹到了世界模型~
这篇42位作者联合完成、综述400余篇工作的论文,第一次用'能力×法则'双轴框架,把所有叫'世界模型'的系统放到同一张地图上,为领域建立公共语言,还得出了关键结论。
Swift 跨平台框架 Skip 现已完全开源
Skip 是用 Swift/SwiftUI 代码库创建 iOS 和 Android 应用的方案,经三年开发后团队将其完全开源,此前为付费方案。开源既是因开发者希望免费获工具,也为保证工具持久性,它能实现原生体验。