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David Baker、宋乐等联手创办GenBio AI: 虚拟细胞只是开始,数字有机体才是终局
GenBio AI 在《Nature Medicine》发文,提出构建能模拟生命运行的“数字有机体”(AIDO),还阐述构建路线及应用设想。该公司团队强大,目前已进入 AIDO 构建第二阶段,但面临评估、可解释性等难题。
Zed 为什么不用自己造 Agent?OpenAI 架构师给出答案:Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域,但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”,架构师介绍构建挑战与使用模式,还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
当国产模型追上闭源旗舰,企业 AI 编程的真正障碍才浮出水面
过去企业AI Coding讨论多集中在模型能力等方面,DeepSeek V4出现缓解了模型问题,但更深层的代码库业务隐知识等问题浮现。合规限制使企业工具建设受阻,V4打破了模型供应瓶颈,可组织知识管理仍成难题。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开,从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建,还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会,为理解和发展Agent生态提供参考。
Anthropic 官方:Genspark 是如何构建 Agents 的?
Genspark借助Claude打造自适应AI Agents,突破传统搜索工作流限制。其Super Agent以Claude为核心,实现动态协调,变革用户创造和研究方式,带来显著商业影响,揭示AI开发新原则。
2026年中国AI应用全景图谱报告发布
量子位智库发布2026年中国AI应用全景图谱报告,记录变革时刻横截面。国内AI应用活跃,不同赛道表现有差异。报告还指出Agent化、模型普惠化等五大趋势重塑行业,揭示产业向产品及商业化转变趋势。
构建 Claude Code 的经验:我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队,总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型,如库与API参考、产品验证等;给出编写技巧,涵盖避免说废话、建踩坑点章节等;还提及分发、管理及衡量效果的方法。
Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。
Ilya 最新演讲:AI 将递归构建更强大的自己
Ilya Sutskever在演讲中称AI将递归构建更强大的自己,走向递归自我改进道路。他分享个人经历,还指出大型神经网络功能强大,AI发展不可预测,相关问题暂无答案。
如何构建企业级数据智能体:Data Agent 开发实践
本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent,它从实验室走向企业生产一线,革新数据分析范式。文中剖析构建要点,对比与传统BI、高级分析差异,阐述技术内核优化及企业级能力,为开发实践提供参考。