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产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
冻结模型权重，Agent还能持续进化：ModularRSI探索Harness自我改进
IQuest Research联合北京航空航天大学、曼彻斯特大学等机构发布ModularRSI研究，探索在基础模型权重冻结的条件下，通过演化Agent外围运行机制Harness，实现可泛化的Agent自我改进，性能提升可跨任务、领域、模型迁移。
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。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
DeepSeek正开发高级AI Agent模型，硬刚OpenAI
彭博消息，DeepSeek正开发高级AI Agent模型与OpenAI竞争。此模型能在极少指令下执行多步任务并自我优化，计划Q4推出。此前该司模型表现佳，技术已在多领域落地，但构建AI Agent仍有挑战。
火山引擎发布豆包大模型1.6，加速Agent大规模应用
6月11日，火山引擎举办Force原动力大会，发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等，升级Agent开发平台。豆包1.6表现优异，应用广泛；Seedance 1.0 pro评测领先。还通过创新定价等推动Agent规模化应用。
3 天上了两个 SOTA 模型，视频 Agent 们接得过来吗？
7月31日MiniMax H3和字节跳动Seedance 2.5同日发布，3天后H3开源，8月7日Seedance 2.5开放api。模型变强使产品层要做的事更多，视频Agent需解决生产问题，竞争走向模型层之上。
LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商，将Agent开发分三层：Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念，强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
M2模型杀回Coding和Agent领域，MiniMax想要「普惠智能」
如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。