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智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA

论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。

本文通过在WebX老项目实践，验证Cursor用AI大模型能高效生成符合老旧项目规范的代码框架，显著提升开发效率与体验。还介绍其页面区域、AI聊天区功能，通过实战演示展示提效过程，最后提及可与MCP结合及OpenAI开源模型部署方案。

复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA，让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据，设计奖励机制，在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升，为 CUA 发展提供方向。

吴恩达发文剖析GenAI应用工程师这一新兴职业。指出其技能要求与传统软件工程师不同，强调掌握多种AI积木块、利用AI辅助编程工具的重要性，还提及产品技能是加分项，并给出面试关键问题。

本文分享Claude Code与飞书结合的5种办公玩法，如为会议系列建知识库、工作复盘、自动化对接流程、生成协同画板、自动报销审批等，还介绍飞书CLI能力及安装方式，展现其提效与协同潜力。

在2025智源大会上，智源研究院院长王仲远表示大模型技术演进未到终点。会上推出「悟界」系列大模型，包含Emu3、见微Brainμ等，推动AI从数字走向物理世界。还介绍了具身智能成果，且与企业合作打造生态。

中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。

Cursor 分享博客指出，Dynamic Context Discovery 效果远好于 long context 方式，开启动态上下文可使总 Token 消耗降 46.9%，还能减成本、降延迟、提准确率，但也存在成本转嫁、工程复杂度高和安全风险等问题。

Serena是“编码代理工具箱”，能让LLM像IDE一样理解和改代码，有符号级检索等亮点。适合大型代码库任务，10分钟可上手，有多种接入方式，还有提示词模板，能让AI操作更专业。

TRAE SOLO 移动端正式上线，同时 Windows 版本也同步发布，实现手机、PC、Web 三端全量开放且无需邀请码。它能完成多种任务，三端任务信息实时全量同步，设备配对简单，在生产力场景实测效果出色。