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AI Coding 之后，如何让 Agent 进入企业研发全链路？得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法，介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索，还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题，已有阶段性成果。
Anthropic 技术栈里的「五宗罪」由何而来？
Anthropic的Claude模型升级后，用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题，这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置，导致各方面互相拖后腿。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。
字节跳动Seed推出「机器人大脑」Robix：让机器人学会思考、规划与灵活互动
近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。
硅谷VC新玩法"Kingmaking"：还没写代码也能拿到上千万投资
过去半年，三家未成型AI公司各获超5000万美元投资。如今VC采用“造王术”，在代码未写时就砸钱。因大模型烧钱、头部效应强，投资人想用钱堆出“冠军”，这也给小团队带来机会。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
历史性一刻！人类士兵首次向机器人军队投降
7月9日，乌军第三独立突击旅称在哈尔科夫地区，让俄军士兵在仅遇无人机和陆基自杀式平台时投降，这是人类士兵首次向机器人部队投降。此事件展现战争新转折，也暴露出国际人道法律的滞后。
极致优化Android平台APK的大小
文章以Android为例，介绍UE包可裁剪部分的优化思路与实践，优化APK大小和Native库运行时内存占用。从压缩NativeLibs、代码体积优化、资源裁剪等方面着手，还给出优化效果和额外资料。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。