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看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
天工Skywork开始"看"小红书了，1247个帖子的图片信息被它吃透！
昆仑万维技术发布周推出Skywork Deep Research Agent v2。它整合多模态检索理解和跨模态生成能力，有信息检索、小红书Agent等功能，Office Agent也有升级，还新增积分预估等特性，邀测后将全量开放。
造过 Codex 的人，为什么每天用 Claude Code
Calvin曾带队构建编程Agent Codex，如今日常用Claude Code。他和Garry Tan在播客聊了编程Agent的产品哲学差异、分发逻辑等。Claude Code拆分上下文表现出色，LLM成开发者工具推荐引擎，还探讨了构建、使用编程Agent的要点。
比 Playwright 更给力，这个新开源的项目6啊~
GitHub上的BrowserAct项目是面向AI Agent的浏览器自动化CLI，是为AI Agent设计的真实浏览器执行层。它有三层反检测突破体系、三种浏览器模式等功能，能解决Agent操作浏览器的诸多问题，适合多场景。
DeepSeek Harness规模化踩坑实录：耗时、成本、失败到底该怎么查
Agent 进入日常研发流程后，使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness（DSH）是开源 Agent 框架，腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件，构成全景可观测方案，还介绍接入实践与其他能力。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
SIGGRAPH 2026 | 无需训练，一段单目视频解锁任意运镜与「子弹时间」
来自UIUC、宾大与Netflix Eyeline Labs的研究团队提出FreeOrbit4D，无需训练模型，用单目视频就能实现任意运镜和“子弹时间”。它通过“前景补全的4D重建”提供几何支架，在大角度视角变化下表现出色，还带来诸多应用。
最新最完整的Agent Memory综述！
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布，对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质，提出构建下一代强人工智能的蓝图。
小米MiMo Agent 跨会话进化
多数AI编程Agent任务一长就忘事，业界主流靠堆上下文窗口应对，但有缺陷。小米MiMo团队开源的MiMo Code，靠显式存储 - 检索机制，200步以上任务胜率超Claude Code达65%，介绍了其设计及优缺点。