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硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【下】
本文延续上篇，继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法，涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制，介绍其方法并解读，指出企业场景需做取舍。
Anthropic 最新博客：构建 AI Agent 评估体系完整指南
Anthropic 工程团队发布博客《Demystifying evals for AI agents》，揭秘内部对 AI Agent 的评估方法，涵盖评估结构、构建原因、常见 Agent 类型评估技术、评估非确定性处理、构建路线图及与其他方法配合策略等。
存量代码库难适配、人机边界模糊？百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法
本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理，剖析Coding Agent企业级落地三大挑战，分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践，揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design
杨奥博博士毕业于香港科大，长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架，贯通关键环节，形成一体化方法体系，有多项创新成果。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
企业落地 NL2SQL，需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产，关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型，小模型足够用且落地成本低，评估要换维度，还介绍了工程化路径等内容。
智能体自己出现问题自己找！首次提出“自动化失败归因”课题 | ICML2025 Spotlight
LLM Multi - Agent系统失败诊断难，阻碍迭代优化。宾夕法尼亚州立大学等机构研究者首次提出“自动化失败归因”课题，构建Who&When数据集，开发评估多种归因方法，实验揭示当前方法不足。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics，基于分形水印的主动深度伪造检测与定位
近些年来，深度伪造主动防御受关注，但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法，基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位，实验效果良好。