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告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
阿里最新开源王炸Agent！性能全面SOTA！
阿里WebAgent更新频繁，基本一月一版。它是类似DeepResearch的通用智能体，历经WebWalker到WebWatcher多阶段演进，各阶段解决不同问题，如网页导航、自主信息搜集等，还不断优化训练数据生成与处理方式。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
Theory of Agent：构造知行合一的智能体
当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。
2025 AI 趋势报告：Agents 正在跨越鸿沟
《2025 AI 趋势报告》指出，AI 智能体跨过鸿沟被广泛采用，能力比肩人类，成本优势显著，影响招聘。能源成制约，生成式 AI 普及快，收购成主要退出路径，虽估值高但基本面尚好，还分析了下一波创业切入点。
OpenAI 收购了自己的“甲方”公司
当地时间12月3日，OpenAI宣布收购Neptune.ai，该公司为企业提供AI模型训练跟踪工具，OpenAI本就是其客户。虽未披露财务条款，但报道称将以不到4亿美元股票支付，交易仍需满足成交条件。
AI驱动的开源攻击框架：HexStrike-AI
HexStrike-AI是安全研究员开发的开源攻击框架，2025年7月起在GitHub免费提供。它基于MCP协议，集成LLM与150多种工具，可自动化渗透测试和漏洞发现。曾被网络犯罪分子利用，能加速攻击流程，展现强适应和并行化能力。
AI搜索引擎，苹果决定自研！代号WKA
据彭博社记者爆料，苹果预计明年春季推代号“世界知识问答”的AI搜索引擎，与ChatGPT等竞争；当下倾向用谷歌模型支持Siri部分功能。此前曾考虑收购Perplexity，现风向转变。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。