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1.1K Star！告别单打独斗！让 AI 自己组建开发团队，自动分工、沟通、合并成果！
当前单个AI Agent编程有局限，遇到复杂项目力不从心。开源项目ClawTeam-OpenClaw是多智能体群智协作框架，让AI团队协作，解决了单个AI上下文窗口有限等问题，还具备自组织、工作区隔离等亮点。
当Sora 2意外停摆，这个国产视频生成创业团队，直接「开源」三连击
OpenAI叫停Sora 2项目，同期北京AI初创公司Sand.ai在GitHub连续三天开源核心技术栈，包括音视频同出大模型、分布式Attention组件、全局编译框架，还介绍了团队和产品，展现全栈实力。
Harness Engineering？不过是把工程常识换个名字
Chayenne Zhao 发文炮轰 harness 概念，认为它只是工程常识换个名字。她以 SGLang 社区构建多智能体系统为例，阐述解决问题的方案和关键决策，还指出真正驱动改进是环境层面，而非模型。
业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
大模型Agent的核心还是prompt？ 目前有什么挑战？
文章指出大模型Agent核心并非Prompt，而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具，分析规划、记忆、工具使用要点，还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战，并给出应对建议。
超越Skill？又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现，仅改动8KB的AGENTS.md文件，就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案，后者完胜，还解决了上下文膨胀问题。
Clawdbot 深度拆解： 7 个问题看懂它。
近日，AI技术圈焦点是开源项目Clawdbot（已改名Moltbot）。它是“全天候Jarvis”，GitHub星标超8万。本文深度拆解，介绍其概念、对比同类、分析独特魅力、创意场景、安装配置、运行原理及面临的挑战。
一周对战2500万局，这些「AI假人」让人类游戏玩家破防了
2025年巨人网络《超自然行动组》成黑马，新玩法中游戏怪物“假人”接入AI大模型。上线一周参与近2500万场对局，成国内首个深度融合AI大模型并规模化落地的大DAU游戏。