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Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
继Anthropic后，Google放出5个常用的Agent Skill设计模式
Google Cloud发布指南，总结五种Agent Skill设计模式，含完整ADK代码示例，如Tool Wrapper、Generator等。各有应用场景且可组合，能避免将复杂指令塞在system prompt，构建可靠agent。
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。
有一说一，老周还真的挺懂 Agent 的
360 AI 发布会，老周回应市场部一事，称是让员工养成用 AI 习惯。他懂 Agent，认为其将成 AI 应用标准形态，360 从搜索切入，推出纳米 AI 超级搜索智能体，还发布两款 AI 硬件。
国内AI应用半年报告：App和Web应用月活都在跌，AI搜索需求被验证，百度是DeepSeek流失用户最大接盘手
QuestMobile发布2025年国内AI应用上半年报告，指出国内与海外市场情况不同，国内移动端和PC端AI产品月活下滑，AI搜索需求被验证，百度成DeepSeek流失用户最大接盘手，还分析了各类型AI应用发展态势。
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。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
AI Agent已过时？OpenAI亮出王牌Deep Research！
浙江大学一篇综述论文《A Comprehensive Survey of Deep Research》系统性梳理了Deep Research赛道。它是一类AI系统，其背后的Agent范式可迁移到各场景，文章介绍了其技术、架构、应用及面临的挑战与未来方向。
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，其团队通过代码知识谱图构建、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地效果好。还介绍知识工程、多 Agent 赋能代码编写、AI 审查等实践及未来展望。