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《麦肯锡2025 AI报告》｜附下载
麦肯锡发布2025年AI报告，调查近2000家组织。虽88%企业用AI，但仅39%获实质财务回报。Agent热度高却远未量产，AI多在后端降本，红利多被高绩效企业获得，还改写企业组织架构。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战
文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势，推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战，但面临上下文管理、记忆更新等难题，短期助力应用规模化，长期或成组织智能“神经中枢”。
Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
LLM应用测试范式的进化
文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限，探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型，分析传统测试范式适用性，介绍AI安全分析方法，阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
别指望你的组织能变得 AI Native
一家公司买企业级 AI 授权全员铺开，虽 88% 员工采用，但交付速度未变，仅 10% 的人烧掉 90% 的 Token。文章指出企业 AI 采用率指标荒诞，分析企业 AI 应用现状，还给出落地推进建议。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
模型的自我进化，可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows，安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首，与MiniMax M2.7组合迭代快，能长程干活、自主迭代解bug，还可复刻文档风格样式，两团队正合作后训练项目。
Moxt 实测：把你的组织，折叠进一堆文件夹
作者实测 Moxt 后发现，它能解决 AI 产品上下文散且脏的问题，提供工作空间，让 AI 在原生格式工作；用户可创建专属 AI，还能精简 Context。此外，它支持技能组合、定时任务等，输出拓展到视觉形态。
达尔文.skill正式发布，一个无限进化的skill系统！
作者受Karpathy的autoresearch启发，开发了达尔文.skill系统，可自动评估和优化skill。它有五条原则、八维度评分体系，能批量解决skill质量问题，与Anthropic官方工具互补，现已开源。