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自主Agent时代群雄逐鹿,紫东太初何以走出一条中国特色AGI之路?|甲子光年
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单任务狂飙16小时!模型+Harness双轮驱动,金融Agent跑通了
2026年AI圈热词Harness成Agent产品基础设施。通用Harness难适配金融订单,易鑫首席科技官贾志峰将开源自研Harness Framework,采用三层驾驭体系,实测效果佳,成本低。
《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理,且市面上缺系统学习资料,决定手写一份教程,即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手,介绍了其 8 个应用场景、技术规格,还说明了适合读者与全书路线图。
4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica!Agent即队友,可像同事一样被指派、被追踪!
当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀,GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友,自动化处理任务,支持多 Agent 后端,有多种功能特性,提供云服务和自托管两种使用方式。
从 Rule、Spec 到 Harness:AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验,指出试点易但推广难,瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径,各层前后相依,逐层收紧控制面,助AI在工程体系稳定交付。
从 0 到 25 万行:一个 100% AI 编码项目,真正难的不是生成,而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验,指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况,阐述项目长出反馈系统的过程,包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
西湖大学王东林团队论文:机器人需要“通古今,知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA:Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》,介绍HiF-VLA模型,它以“运动”表达时间信息,实现稳定连续决策,性能提升且计算成本低,推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
拒绝重复造轮子!抽象 80% 工作场景,打造可复用的"AI 助手工厂”
文章指出,为解决重复开发AI助手的效率问题,智空间团队将高频需求抽象为可复用技术方案,打造“AI助手生产线”。介绍四大高频场景本质、共性挑战及对应方案,还阐述分层架构、解决方案、prompt架构等,最终落地“助手工厂”产品。
西交大 x A*STAR 论文:让 AI 学会「保持一致」,多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》,将一致性问题转为“跨图比较”学习问题,结合强化学习实现能力闭环,提升多图生成一致性。