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AI能自己打红警了！经济拉满零交战惨遭打脸，玩家笑疯
Hugging Face推出OpenRA-RL，将《红色警戒》改造成大模型的Agent训练场，50个MCP游戏工具全量暴露，25Hz实时状态流推送，打通三条训练路线，原生接入OpenEnv生态。实战中，Agent经济满分但战斗零分。
吴恩达：最快的团队，人人都是产品经理
吴恩达在最新编辑信中指出，AI编程工具提升开发速度后，瓶颈转移到‘决定做什么’。传统团队配比失衡，最快团队让工程师身兼PM和工程师。Claude Code团队实践与之相符，AI时代人人应成通才。
MMX-CLI给AI Agent装上七种感官，内容创作更方便
MiniMax发布的MMX - CLI命令行工具，给AI Agent装上七种新感官，具备图像生成、视频创作等能力，可一站式解决内容创作问题。它安装使用简单，功能多，还能集成到现有工作流，不过采用按量付费。
帮普通人「驯服」Agent，这支硅谷初创团队冲上了X全球热搜
3月30日，硅谷初创公司Creao AI发布新品CREAO，冲上X平台全球热搜。它让AI根据自然语言描述编写代码，构建可持续运行系统，无需写代码、配工具和调试，填补AI Agent与普通用户间的‘真空地带’。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。
编程智能体的核心组件【译】（重发，补图）
文章围绕编程智能体展开，先厘清大语言模型、推理模型与智能体关系，指出智能体是含‘模型 + 工具 + 记忆 + 环境反馈’的循环系统，后介绍编程智能体六大核心组件，还对比了与 OpenClaw 的区别。
高效Agents的尽头是，Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。
造火箭的辞职去放牛，彼得·蒂尔花20亿美元押注一个AI牛项圈
彼得・蒂尔领投20亿美元融资给Halter公司的AI牛项圈。项圈能追踪牛的多项数据，有虚拟围栏功能。此外，何同学为粉丝做找牛系统，日本团队开发分析鸡情绪的AI系统。
AI 智能体实践评估：基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体，介绍评估工具，阐述五大评估支柱，还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
龙虾开始投简历了，月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工，写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化，展现犯错、复盘、改进的过程，体现AI从错误中学习的能力，也凸显人对AI调教的重要性。