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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。
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。
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。
AI 创业者想出海拿美元，搭好可融资的企业架构才是第一步
本文围绕AI创业者出海搭建可融资企业架构展开。指出投资人投的是公司而非产品，介绍美国常见实体类型及适用场景，还谈及股权分配、董事会架构设计，以及中美创投实践差异，给出相关建议。
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。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
非Transformer架构落地之王，带着离线智能和原生记忆能力在上海WAIC浮出水面
在上海WAIC现场，RockAI展台的机器狗和灵巧手在离线状态表现出色，背后是其非Transformer架构的大模型Yan 2.0 Preview，有原生记忆和离线智能能力。该公司成立两年，押注此架构，产品已商业落地，还构想群体智能未来。
Agent 如何用搜索？这家最懂 AI 搜索的团队，把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同，人类搜索是静态检索，AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商，分享了为Agent提供搜索服务的经验，包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
刚刚，MiniMax来承包你的桌面了
2026 年 Agent 赛道竞争白热化，市场分化。国产 AI 大模型独角兽 MiniMax 1 月 20 日推出第二代智能体产品 MiniMax Agent 2.0，从产品形态和能力分布深度重构，是‘AI 原生工作台’，实测表现出色。