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Google悄悄下了一盘大棋：一天三个端侧AI项目同时爆发
Google 一天内三个端侧 AI 项目爆发，包括离线听写 App Eloquent、端侧 AI 示例集 AI Edge Gallery 和端侧大模型推理运行时 LiteRT-LM。云端大模型竞争趋同，端侧 AI 是差异化战场，Google 全栈布局有优势。
Harness Monitor：当多个 Agent 同时写代码时，如何看住质量
作者在有了 OpenAI 赞助的 Codex Pro 后，让多个 Agent 同时在一个代码库工作。他开发的 Harness Monitor 从 Git 视角出发，解决多 Agent 写代码时的质量问题，涉及观察、治理等多方面能力。
当AI迈入Harness时代：以MiniMax为样本看智能体云端新基建
2026年初，随OpenClaw爆火，AI步入Harness时代，MiniMax成变革焦点，推出MaxClaw和MaxHermes。但本地单机框架用于企业级生产有鸿沟，MiniMax借助阿里云云原生方案重塑Agent运行底座。
模型一个没换，正确率翻了近三倍，这个项目有点东西啊！
GitHub开源项目AutoResearch用同一模型答题，其EvoMap蜂群模式使正确率近三倍于单Agent和常见Sub - Agent模式。它是多Agent评审系统，靠蜂群机制让AI自动科研，还有诸多防幻觉等特点，能用于多场景优化。
从 Harness 到 Loop：真正决定 Agent 落地的，从来不是更强的模型
本文邀请蚂蚁、腾讯、京东的多位技术专家，围绕Agent落地生产环境展开讨论，提出当模型能力逐渐商品化后，真正的竞争壁垒已经转移到模型之外的工程系统，核心是从Harness到Loop的理念转变。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
GitHub 千星项目：把四款 AI 编码工具变成并行科研 Agent！
本文介绍alphaXiv团队开源的千星项目OpenResearch，针对当前AI编码工具不适合科研循环、多Agent并行冲突等痛点，将四款主流AI编码工具包装成可自动运行完整研究循环、支持多Agent并行探索的科研Agent，核心设计简洁实用，覆盖完整科研工作流。
11 万 Star 的开源项目，给 AI 编码代理补流程，这套 Superpowers 值得装
110多K Star的开源项目Superpowers，是完整软件开发工作流程，基于17个可组合“技能”。它采用Pull模式，用苏格拉底式追问澄清需求，工作流覆盖多领域，支持多平台，一行命令即可安装。
居然 11.5K star 了，这个一人公司的秘密项目有啥魔力！
做自媒体和内容运营重复工作多、效率低。开源项目`AiToEarn`用AI+自动化整合内容创作、发布等环节，支持多平台，有11.5k+ star，还介绍了安装使用方法。
2.2 万 Star 的 AI 虚拟伴侣项目！AIRI，连续一周登上 GitHub 日榜热门！
AIRI是moeru - ai团队开发的开源项目，目标是让用户拥有自己的AI虚拟角色。它受Neuro - sama启发，能陪玩游戏、多端支持、有形象且支持30多种LLM提供商，还在持续发展。