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新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
我给剪辑产品 0 元雇了个外部研发部：它开始自进化
作者的剪辑产品有了“外部研发部”——Agent。它每天研究新方法、用真实项目测试。作者三步搭建此“研发部”，让其自动查询、测试和汇报，自己负责最终决策，项目获取新方法不再只靠偶然。
不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注，它针对Agent外层Harness改进。实验显示，在Terminal-Bench-2.0上，不换模型只改Harness，Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。
打造Jarvis，OpenClaw很野，但Agent Studio简直变态
文章介绍OpenClaw和Agent Studio两个AI Agent项目。OpenClaw能打通AI Agent与多消息应用，适合技术团队搭建基础设施；Agent Studio可打造个人Agent工作台，重点展示其接入企微流程，还介绍四大核心功能。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
创业者闭门探讨：Make for Agent ，其实还是 Make for Human
极客公园组织「Make for Agent」主题闭门 Meetup，探讨 Agent 产品做法。交流聚焦 Agent IM、身份、人类介入、商业模式等问题，指出 Agent 需责任型通信、独立身份，产品设计要兼顾人和 Agent 需求，核心是责任设计。
别养龙虾了，硅谷Agent新潮流是「爱马仕」
免费开源的Hermes Agent上线一个月霸榜GitHub Trending，标星超6.66万。它强调持续学习和自我进化，能自动提炼可复用技能。安装门槛低，支持多系统，还原生支持个人微信。
告别“一眼定生死”：Agent-as-a-Judge 开启 AI 评估的下半场
过去两年，LLM-as-a-Judge成评估界“黄金标准”，但面对复杂任务力不从心。论文《A Survey on Agent-as-a-Judge》指出，应从单一的大模型裁判进化为具备行动能力的智能体裁判，还阐述了其优势、发展阶段等。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。