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Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
刚刚，DeepSeek Harness震撼开源：一切皆插件
今天凌晨，DeepSeek Harness（开发者预览版）开源。它是构建智能体的SDK与框架，设计理念为“一切皆插件”，代码量大且模块化，通过配置文件组装不同智能体，还具备多方面创新设计和安全策略。
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
The Batch: 843 ｜ Meta 的智能眼镜愈发清晰
Meta公布Aria第二代智能眼镜平台，其亮点在于增强现实等研究领域能力。该眼镜体积小、续航久，内置多传感器，能实时解读多方面信息。研究人员今年晚些时候可获设备，其数据或为多领域开辟新路径。
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。
深度体验DeepSeek Harness，我原谅它涨价了
本文深度体验了DeepSeek Harness，它已发布并开源代码。其一切如模型、工具等皆为可插拔积木，官方内置超百个插件。介绍了安装方法、使用特点，还对比了与Codex差异，认为它是Agent时代的安卓，有望推动自进化。
Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架，重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式，最高将首字生成延迟加速30倍，且性能无损。
Meta 超级智能团队全部 44 人详细名单泄漏！
Meta超级智能团队全部44人详细名单泄漏，中国成员占比高，成员多有博士学位，多来自OpenAI等，部分为L8+级别，不少是第一代移民，成员年薪或在1000万至1亿美元间。
小扎再出奇招：Meta员工绩效，AI来评判
Meta宣布从2026年起用AI衡量员工绩效，考察员工使用AI提升效率及构建工具的能力。今年还推出AI绩效工具Metamate。其他科技公司也在将AI融入员工工作，网友对此褒贬不一。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。