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关于 Multi-Agent 到底该不该做，Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。
支持5000+ Server，ScaleMCP为大模型Agents动态同步MCP工具
现有工具选择框架未整合MCP服务器，存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP，配备MCP工具检索器，还提出TDWA嵌入策略，通过实验证明其提升了LLM代理性能。
设计师的 ChatGPT 时刻：Figma 这次把“设计即代码”玩成现实
文章介绍了AI编程产品分类，指出Vibe Coding存在的问题。重点讲述Figma在2025 Config发布Vibe Coding产品Figma Make，其可从设计稿生成网页，有编辑工具精准迭代等功能，还推出可视化低代码建设工具Figma Site。
企业级Agent落地有了样板间！百融硅基员工批量上岗，“按结果”领工资
百融智能中报显示，受外部因素影响公司总收入波动，但AICC业务同比增长52%。其已在金融场景打磨能力并向多行业复制，采用RaaS按结果收费模式，还提出“技术重构型AI Roll - up”概念。
Ben Thompson：Agent会下单之后，Amazon 和 Shopify 活得更好了
大家以为AI会重构电商，可ChatGPT的checkout功能未成功，Shopify、Amazon等电商平台仍活得好。分析师Michael Morton指出，AI改变产品发现入口，但难抹平支付等环节，品牌官网因AI获更多流量。
这是我见过最全的免费 LLM API 指南，正规合法、开箱即用！
个人开发者在使用LLM API时面临成本高、资源杂乱、稳定性差等问题。Github上项目`free-llm-api-resources`整合全网正规免费资源，排除不合规服务，介绍主流模型、限制说明等，值得收藏。
「双线实测」Qwen 3.6-Plus，Agentic Coding 已经这么能“扛活儿”了？
4月7日阿里云通义千问Qwen3.6-Plus上线，作者用两套真实复杂任务评估其智能体能力。结果显示它在复杂决策和编码任务表现出色，有工业级交付水准，但也有首字延迟等短板，且参数效率优势明显。
没想到，又一个Code Agents瓶颈，被美团&上交大彻底撕开了~
AI写代码能力提升，但打分方法僵化且成本高。上交大与美团论文提出新基准PRDBench，让AI出题人审核，还训练裁判PRDJudge，提升打分准确率与稳定性，促使AI学会‘看懂需求’。
训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。
从实践到原则：为 AI Agent 构建的 Harness Engineering 落地与探索
生成式 AI 进入软件开发核心流程，但 AI 写代码速度超团队控复杂度能力。问题不在模型，而在软件工程系统。Harness Engineering 试图解决此问题，从三层面重新设计工程系统，已有公司实践。