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Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。
养虾「不可能三角」：好用、好玩、安全，复旦这个「00后」团队做到了！
2026 开年，OpenClaw 带来的 Agent 热度扩散，但安全问题凸显。复旦大学马兴军老师团队开源 XSafeClaw，将安全监控等前移到可视化界面，实现 Agent 全生命周期监控，还注重界面设计，让技术更易被接受。
构建会思考的测试Agent：从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统，结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境，指出通用AI Agent平台局限，阐述系统设计、能力及架构，展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
我的天！MCP开发，从“地狱模式”秒变“傻瓜操作”
作者分享FastMCP工具，它让MCP开发从难变易。过去开发MCP耗时久、Bug多，用FastMCP，186秒可本地搭建，还能上云、部署到Cloudflare Worker，降低AI工具开发门槛。
Agent一直在行动，任务为何没有进展？PoS识别并打破Belief Trapping
智能体执行长程任务时常出现持续行动却无实质进展的「信念受困」问题，南开大学联合阿里云等机构提出PoS方法，通过显式维护信念状态、检测受困并针对性恢复，在多基准任务中显著提升效果，代码已开源。
复杂的Harness Evolution，甚至不如多跑几遍
本文解读AI2与华盛顿大学最新研究，针对热门Agent Harness Evolution方向，通过公平对照实验检验方法真实收益，戳破研究误区，引发对Agent评估标准的反思。
同样的模型，Claude Code凭什么比Codex强
文章探讨决定 Coding Agent 能力的 6 大核心组件。指出如今旗舰模型‘裸机’能力相近，真正拉开体验差距的是 Harness 工程质量，还开源 Mini Coding Agent 实现六大组件。
推出 AnyLanguageModel：在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具，但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel，是 Swift 包，可替代 Apple Foundation Models 框架，支持多模型服务商，降低使用 LLM 难度。
Karpathy公开附议：AI Agent 的输出格式，正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂，Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互，但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议，HTML 成探索方向。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。