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未来,你的 Agent 怎么付钱?

借 a16z 文章,探讨 Agent payment 领域进展。实现 Agent 自主支付是未来关键方向,现已有迹象且部分企业推出解决方案,但 Agent 处理支付尚未真正自主,还面临角色范围、欺诈、责任归属等难题。

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Skywork技术论坛一手分享:Agent与多模态的落地真相|甲子光年

8月19日,昆仑万维发起第一期Skywork全球技术论坛讨论会,众多高校和企业嘉宾围绕Agent与多模态展开交流。探讨了Agent商业化、多模态应用等核心问题,提出诸多判断,指出行业热度高但落地是关键。

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OmniWork:面向创作者的 Agent OS

文章介绍了面向创作者的 Agent OS OmniWork,它的 Agent 围绕专业方向定制,Expert 和 Skill 可自行创建,能多 Agent 协作。通过实例展示其从热点捕捉到生成 BP、文章创作等功能,还介绍了底层逻辑,适合创作人群。

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深度解读《AI 智能体的上下文工程》:构建高效 Agent 的七个宝贵教训

作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。

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扣子 Agent 创作者榜单 - 2025.4

2025 年大模型和 Agent 渐入大众视野,虽大家对 Agent 理解有别,但它落地效果和想象空间大。扣子用户达百万级,此次发布最新创作者榜单,后续还将发相关内容。

特工宇宙
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从 MCP 到 Agent:构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践

本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系,涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容,还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。

AI前线
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明略科技吴明辉:企业级Agent的“精度陷阱”与人机协同重构之路

2025 年 12 月 19 日,明略科技创始人吴明辉在 AICon 大会分享《可信 Agent 的规模化之路》。他指出企业级 Agent 存在“精度陷阱”,建议重新设计人机分工,让 AI 执行 Task,人定义目标、校验结果、审计逻辑。

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被骂“在乱讲”的专家,这次可能说对了:传统数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬

作者认为AI浪潮影响软件生态,Agentic AI时代下,传统数据仓库和复杂ETL链路将被重新设计甚至消失,其偏重结构与查询模式会被Agentic Data Stack架构强调语义与响应模式取代。

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OpenClaw 背后核心框架 Pi:好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么

OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架,系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等,在 Terminal Bench 2.0 排名靠前,GitHub 星数超 24000。

Founder Park
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超越Claude Mythos和GPT-5.5!斯坦福Agent验证框架拿下SOTA,Transformer作者转发

斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架,该方法是通用验证机制,可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量,能提升Agent整体性能,在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。

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