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智能体工程的隐形技术债：10分钟造出一个 Agent，公司却要为它养一个平台团队
如今构建智能体容易，但投入生产后会面临诸多问题。文章围绕智能体绘制出集成、上下文湖等七个基础设施模块，分析各模块隐性技术债务，并指出不同阶段债务表现，还提及应对措施及相关会议推荐。
当 70% 的人将拥有智能体，谁来给 AI 建底座？澜舟科技周明：大模型落地的最后一道墙是“可信 AI”
4月16日澜舟科技春季沟通会，创始人周明分享智能体到数字员工演进等内容。指出AI进入落地新阶段，提出可信AI和智能体工程，展示相关技术体系、产品矩阵及行业方案，回答企业级AI现实问题。
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述！四个维度深度剖析搜索智能体
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述，从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起，搜索从传统模式向搜索智能体转变，虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架，该综述提供了路线图。
AI4S智能体「井喷」，这个智能体登顶多项评测榜单，实现产业落地
2026年是AI4S「智能体元年」，科研智能体产品密集发布，行业关注转向产品落地。深度原理发布的AI科学家平台Mira在多项评测中领先，其全链路闭环系统补齐传统短板，已在多领域落地验证。
基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
广义智能体理论：智能时代通向「万物理论」的新路径？
源自AI的「广义智能体理论」为探索「万物理论」提供新视角。它将物理、生命、AI系统纳入标准智能体框架，提出四大基本作用力或源于「智能场」，还为经典、相对、量子力学差异提供新诠释。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
用DAA衡量智能体 百度智能云用“新全栈”重新定义AI云｜甲子光年
2026年产业焦点转向智能体落地，李彦宏提出DAA概念。百度智能云升级为新全栈AI云，解决智能体落地难题，从架构决策、行业应用等多方面发力，其价值值得市场重估。