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RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
不止修bug：Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段
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。
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。
忘掉《Her》吧，《记忆碎片》才是 LLM Agent 的必修课
文章把电影《记忆碎片》主角莱纳德看作真人版 Agent，结合情节拆解 Agent 上下文工程知识。阐述 Agent 取代 Chatbot 成行业主流，借莱纳德记忆系统说明上下文工程支柱，还指出 Agent 设计漏洞及需反思模块。
阿里SkillClaw：让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务，但技能部署后静态不变，改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构，将多用户交互作为技能改进信号，通过Agentic Evolver更新技能，经夜间验证后部署。
Google说，2026年AI Agent会有这五大趋势！
Google Cloud发布2026年Agent趋势报告，认为能改变业务的转折点是Agentic AI，总结了五大趋势，如人人都有Agent、流程自动化等，核心是让员工成Agent管理者和协调者。
OpenAI新Agent遭中国24人初创团队碾压！实测成本、质量全输惨，海外用户：中国Agent代差领先
昨日凌晨，OpenAI推出ChatGPT Agent新功能，标志其踏入“智能体人工智能”领域。虽官方称该功能性能先进，但实际效果有局限。海外网友对比发现，它被中国24人初创团队产品Genspark等碾压。
MCP 丸辣？不不不，Agent 进生产都绕不开 MCP
文章指出 Agent 连接外部系统通常有直接 API 调用、CLI 及 MCP 三种方式，构建生产级 Agent 目前 MCP 更靠谱。分析各方式优劣，还介绍了 MCP 封装方法。