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Boris Cherny：Claude Code 之后，写代码正在变成“管理 Agent”
这是对Anthropic内部Claude Code创建者Boris Cherny的访谈。他介绍了Claude Code从三人孵化项目发展的历程，分享工作流，探讨编程现状、SaaS未来、产品与模型关系等，还给出软件大众化等观点。
DeepSeek又拿第一！首创「因果流」视觉推理，超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2，引入DeepEncoder V2视觉编码器，打破传统模型扫描限制，模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题，在多项测试中表现出色，还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。
从操作系统到Agent Team，字节Seed 2.0来了！
作者受字节内测邀请，对豆包大模型Seed 2.0进行多方面测试。在APP开发、多模态理解、操作系统构建、Skills调用、真实项目开发等测试中表现出色，虽有小缺点，但整体提升大，值得试用。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
《动手写AI Agent》流式输出：别让用户干等着
文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。
AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用，以后端开发为例，介绍用AI编码实现需求的流程，涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题，提出解决方案，给出生产案例，最后展望AI在研发中的应用前景。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
OpenClaw 走红背后：Agent、AI Coding 与团队协作的新问题
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火背后的问题，如 Agent 能否进入研发流程、AI 写代码边界等。专家认为 OpenClaw 并非低门槛产品，AI Coding 需解决可控问题，团队落地要平衡 SPEC 和 Vibe 模式。
Agent群体智能来了！魔搭开源Agent自进化群体智能框架：群体记忆自动蒸馏与进化，8万+群体技能即取即用，智能体画像一键复用
个人或团队部署使用智能体面临状态易失、重复试错、迁移困难等痛点。魔搭ModelScope团队开源的Ultron框架，补上群体协作基础设施，解决经验沉淀、技能进化和画像共享问题，提升智能体协作效率。
来自 Manus 的一手分享：如何构建 AI Agent 的上下文工程？
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择，给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则，助开发者少走弯路。