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Agent 的第一性问题：Proactive 与 Context 经济学
过去一年AI Agent能力提升，但用户体感未同步变好，原因在于人类注意力窗口有限。赛道分化，主动式桌面Agent是新方向，AirJelly是代表产品，五源资本对其创始人黄柏特进行访谈，探讨产品设计、应用场景等问题。
刚刚，“云计算一哥”版龙虾发布，奥特曼打着官司也要云站台
亚马逊云科技发布Amazon Quick，可连接本地文件等，打通生态，还是主动的Agent。奥特曼虽打官司仍云站台，OpenAI与亚马逊云深度合作。此外，Amazon Connect扩展成四个AI解决方案，发布会强调Agent是新企业操作系统。
优必选「拆墙」：具身智能行业等了三年的「安卓时刻」来了吗？
4月23日，优必选在FAIR plus 2026机器人全产业链接会期间发布开发者专属社区「Thinker Cosmos」。该平台能连接场景需求与开发者，解决行业痛点，以分层服务构建生态，还提及聚焦家庭场景刚需点。
2026 年做搜索就是做 Agent Memory
本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲，讲述AI搜索发展历程，指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题，介绍Jina AI相关模型，梳理记忆产品分类与工作流，给出行业观点与建议。
晶圆级芯片和存算一体结合：中科院提出15万tokens/s晶圆级芯片方案丨ASPLOS'26
当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。
“别急着裁底层，很多高管才最该被 AI 接管？”
文章围绕AI在企业中的应用展开，探讨AI预算分配、build vs buy、岗位替代等问题。指出AI预算将按人分配，建东西变便宜但有瓶颈，高层瓶颈更适合先被AI优化，代码审查或成高风险环节。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。
Agent接管EDA工作流，不只写脚本！浙大打通真实芯片设计闭环
大模型正以Agent形态进入真实EDA工具链。浙大卓成团队构建OpenClaw + FluxEDA联合架构，打通关键链路，解决模型操作真实EDA工具的难题，在多任务中完成连续分析与优化闭环，推动EDA工作流范式转变。
Google 发了个压缩算法，内存砍 6 倍，速度快 8 倍，精度零损失
Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。
痛点突破：YOLOv26引入AAttn区域注意力机制，精度提升1.3个百分点
文章介绍YOLOv26引入AAttn区域注意力机制，解决传统机制在复杂场景下的不足。它通过划分特征图区域学习权重，提升检测精度，且实现简单。经实验验证，精度提升显著，还给出实现细节与优化建议。