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豆包，成了人人可用的办公 Agent
作者使用新版豆包工作任务模式，用它分析宇树科技招股书、采集舆情信息，体验云电脑接力等。指出其亮点如云端本地可切换、Skill 生态丰富，也提到云网络限制、手机端无停止按钮等不足。
1w颗星！本地化视频翻译配音工具！
KrillinAI是多功能音视频本地化与增强方案，面向人类用户和AI Agent。它功能全，覆盖视频处理完整链路；特点多，支持CLI调用等；还兼容多种语音识别、大语言模型和TTS服务，可Docker部署。
龙虾开始投简历了，月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工，写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化，展现犯错、复盘、改进的过程，体现AI从错误中学习的能力，也凸显人对AI调教的重要性。
离开百川去创业！8 个人用 2 个多月肝出一款热门 Agent 产品，创始人：Agent 技术有些玄学
前百川工具链负责人徐文健离开百川后创业，和冯雷创立火星电波，推出AI播客产品ListenHub。团队搭建重品质，产品研发仅用两月多，虽获用户认可，但也面临质疑，公司计划出海，徐文健认为企业核心是组织和理念。
豆包大模型 Seed 2.0，有点不一样
大模型升级频繁令人审美疲劳，但豆包大模型Seed 2.0不同，其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的小红书长图文排版生成器和古文翻译器，还体验了APP“专家模式”，展现多模态理解优势。
DeepSeek开源，Agent能力大升级，剧透2026！
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale，亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模，靠架构优化等提升性能、降低成本，坚持自我路线很稳，V3.2继续提升能力。
Meta出1亿美元，挖角OpenAI员工
CNBC消息，Meta曾试图以1亿美元签约奖金和高年薪挖OpenAI员工，但未成功。Meta CEO扎克伯格亲自为AI实验室组顶尖团队，此前还推迟旗舰模型发布，近期收购Scale AI部分股份并挖来多名人才。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式
当下，MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力，释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节，探讨其与Agent、Function Calling关系，分析技术生态，还思考了MCP发展变化与局限。