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刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队，于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强，其核心是「发现式智能」理念，还采用了新训练技术，有 A 股涨停板预测等应用。
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。
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。
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。
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
只需1/4预算，性能反超基线：阿里高德提出Tree-GRPO，高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。
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。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代，智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目，AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员，以多轮搜索智能体为例，教用最少代码实现训练。
企业级 Agent 多智能体架构与选型指南 -- 来自1000+行业应用实践积累
本文基于超1000+智能体应用实践经验，介绍企业级Agent多智能体架构。强调单智能体优先，介绍AgentScope支持的多智能体模式，对比工作流与对话模式，给出架构选型指南，还提及Spring AI Alibaba Graph为多智能体提供的能力。