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0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
拖拽式搭建分布式Agent工作流！Maze让非技术人员几分钟搞定复杂任务
大模型智能体落地有诸多问题，Maze分布式智能体工作流框架可提供一站式解决方案。它是集成分布式执行引擎的全能平台，有四大核心优势，还有可视化工具让非技术人员也能轻松搭建工作流。
老黄200亿「钞能力」回应谷歌：联手Groq，补上推理短板
谷歌TPU威胁刚至，英伟达砸200亿美元联手Groq布局AI新时代。知名投资人指出Groq LPU推理速度远超GPU、TPU等，但内存容量小。英伟达借此补推理短板，入局竞争激烈的推理市场。
Agent总 “掉链子”？它只是缺这 4 项外挂必备技能
Anthropic工程师团队揭秘给智能体定制技能包，解决现实问题。Anthropic总结智能体在现实任务中目标模糊、步骤混乱等短板，针对性设计任务拆解、状态感知等4大核心技能，让其扎根现实搞定复杂任务。
DeepSeek-V3.2正式版发布，将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源，包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制，降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进，支撑高难度推理。还融合思考与工具使用，合成训练数据，在智能体评测表现优异。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
拆解腾讯智能体战略：自身验证，开放能力，生态放大 | 甲子光年
文章指出智能体成企业战略议题，但落地有场景复杂、知识专业和工程化挑战。腾讯云以全栈方案应对，用开发平台、行业适配和生态共建助力企业，多个行业已有成功落地案例。
Agentic Enterprise：生成式软件重新定义企业形态｜AGIX PM Notes
文章指出软件正从静态代码集合变为“Living Software”，企业是其理想训练环境。还提及市场资金流向、多起企业投资合作事件，如英伟达投资英特尔、OpenAI租服务器等，最后介绍了ETF流动性相关知识。
打破传统游戏逻辑！Google | 提出Concordia ，通过Mutil-Agent构建游戏引擎！
Google DeepMind和多伦多大学研究人员提出Concordia软件库，用AI驱动智能体担任GM，基于「实体 - 组件」架构，让工程师和设计师分工，可灵活构建复杂游戏场景，还支持不同交互动态和多种使用动机。