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深度拆解 Claude 的 Agent 架构:MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的三维协同
Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新,除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用,助你拓展构建 Agent 系统的思维。
超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。
Agent 成大厂新“战场”?从同程旅行 DeepTrip 看垂类 Agent 的设计与落地实践
文章聚焦同程旅行推出的垂类旅行 Agent DeepTrip,介绍其设计与落地实践。它能降低旅行决策成本,构建旅行服务生态。团队基于多方面考量选 Agent 架构,还从多维度介绍实现方法及未来规划。
Agentic Deep Research新范式,推理能力再突破,可信度增加,蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升,但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher,解决上述问题,实验效果良好。
推理能力再突破!蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式,可信度同步增加
尽管LLM能力提升,但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher,创新推理范式,构建细粒度奖励,结合奖励训练,实验效果佳。
阿里杀进Agent上下文战场:钉钉聊天、企业文档、工作数据终于要被Agent吃进去了
个人、企业用户苦工作场景「上下文」久矣,Agent常不懂真实业务。阿里千问办公开源的「MyContext」,将分散工作数据加工成Agent可消费的上下文,处理多种难题,还将能力向组织延伸,助力Agent融入工作流。
人人都能炼专属Agent,上海交大开源端侧Agent全栈工具链,真实场景性能超GPT-5!
上海交大开源端侧Agent全栈工具链MobiAgent,将构建手机Agent全流程开放。它在真实场景性能超GPT - 5,还设计“潜记忆加速器”,通过三步养成Agent,评测表现出色,降低移动智能体开发门槛。
Agent 一年半开发复盘:大家对 Agent 的理解有错位,有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘,指出大家对Agent理解有错位,强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心,对比Chatbot与Agent,还从理论视角解释其有效性,最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
OpenClaw 背后核心框架 Pi:好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架,系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等,在 Terminal Bench 2.0 排名靠前,GitHub 星数超 24000。
Agentic RL 后训练资源怎么分?港中文、恒生大学提出 Libra,吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”,Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统,统一优化训练与 rollout,在多任务中提升吞吐,论文与代码已公开。