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拒绝传统 Router“瞎指挥”，多智能体如何实现智能任务分配？
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”，搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型，它先推理再选 Agent 集合，经多数据集评测表现出色，还提供完整开源范式。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
现在模型这么强还需要专业提示词吗？
文章探讨是否还需专业提示词，指出简单任务无需复杂提示词，但复杂任务时，它能像‘数学公式’拆解需求，还能充当‘工作流经理’。用好提示词能让AI成生产力工具。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
跨维智能DexWorldModel斩获榜首，世界模型真正的考场在机器人执行里
今年4月，Generalist AI发布GEN - 1，其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线，多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色，还开源EmbodiChain助力行业。
倒反天罡：「租个人」网站爆火，AI开始雇人「跑腿」了
「rentahuman.ai」网站定位为「AI 的肉身层」，AI 可通过 MCP 协议或 REST API 雇人完成线下任务。网站上线后人力增长快，但也引发付款、任务真实性、安全伦理等疑问。
99%的人只发挥出了龙虾的1%的能力：龙虾邪修养法
博主Alex Finn分享让OpenClaw效能提升100倍的核心方法论，即构建专属任务控制中心。介绍了任务看板、日历面板等核心工具模块，还指出不要盲目抄袭，要用反向提示词定制工具面板。
现实魔幻！我在AI跑腿网站标价350，和2万碳基同胞一起排队抢单
AI开始雇佣人类跑腿，rentahuman.ai这个赛博“用工市场”上线不到48小时，AI储备的人类劳动力就破万，AI发任务和报酬，人类注册接单，任务内容多样，有网友已收到报酬。