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企业级Agent「登月」时刻！1人1周搞定高可用系统，只花5元
12月16日，无问芯穹智能体服务平台发布，为企业提供全链路陪伴式落地服务。它有能力模板和托管服务，能解决企业智能体落地困境，如提升效果、保障稳定、控制成本等，已在多行业验证价值。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
AI开始替人类调用AI！token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计，截至8月10日，Agent类token用量半年涨14倍，人类仅2.8倍。差距源于用法差异，虽智能体部分token计价低，但用量大仍烧钱。省钱关键在配套，且智能体任务验收缺人手。
Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？｜数势xSelectDB
本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异，还提及数据库挑战及应用场景，指出Agent能激活数据、提升交互效率，未来将催生新角色。
首发丨美团悄咪咪公测 AI 袋鼠参谋 App
美团正在公测AI袋鼠参谋App，它是基于AI大模型决策能力的智能应用，依托海量门店信息和多年运营经验，覆盖4类经营场景，以“数据向决策的翻译服务”帮商家解决开店难题。
Clawdbot 之后，我们离能规模化落地的 Agent 还差什么？
OpenClaw爆火，但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题，指出需关注稳定性等指标，还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
别被室内基准高分骗了：大模型是在推理空间，还是在「背答案」？
2025年，空间智能成大模型竞争新热点，模型在室内基准上分数飙升。但因训练与测试数据同源，其提升或只是“背答案”。中科院大学等机构发布OSI - Bench重新审视大模型空间能力，评测显示当前提升可能是虚假繁荣。
普林斯顿等高校提出AgentDistill：无需任何训练即可继承大Agent复杂能力，性能提升48%，成本降低90%
在AI领域，大型语言模型智能体计算需求大限制部署，传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案，让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包，无需训练继承复杂能力，小模型性能显著提升。
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。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。