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Anthropic 的 Harness 设计:build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章,探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题,采用GAN式对抗、三Agent编排,对比单Agent与多智能体产出,还介绍调教评估者及编排简化,提出Build to Delete原则。
天工Skywork开始"看"小红书了,1247个帖子的图片信息被它吃透!
昆仑万维技术发布周推出Skywork Deep Research Agent v2。它整合多模态检索理解和跨模态生成能力,有信息检索、小红书Agent等功能,Office Agent也有升级,还新增积分预估等特性,邀测后将全量开放。
比 Playwright 更给力,这个新开源的项目6啊~
GitHub上的BrowserAct项目是面向AI Agent的浏览器自动化CLI,是为AI Agent设计的真实浏览器执行层。它有三层反检测突破体系、三种浏览器模式等功能,能解决Agent操作浏览器的诸多问题,适合多场景。
DeepSeek Harness规模化踩坑实录:耗时、成本、失败到底该怎么查
Agent 进入日常研发流程后,使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness(DSH)是开源 Agent 框架,腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件,构成全景可观测方案,还介绍接入实践与其他能力。
Claude 通过率不到 4%,SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想
UniPat AI用SaaS - Bench测试,让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示,Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%,多数模型表现差,还暴露Agent四种致命缺陷,揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。
最新最完整的Agent Memory综述!
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布,对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质,提出构建下一代强人工智能的蓝图。
5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架,7种Agent形成金融交易闭环
TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架,用LangGraph构建,有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策,还介绍了架构和实战操作。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’,缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起,但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生,解决难题,在多任务实验表现出色,推动LLM向智能体转变。
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。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。