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构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
豆包 Seed 2.0 Lite升级：给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈，作者做视频字幕常遇识别错误，因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听，还可结合上下文准确输出字幕，成本降 20%，也能理解视频，为工作流补全感知。
Agent不是关键！人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist，旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态，在多轮实验中表现出色，提升科研效率，推动AI真正接手科研流程。
当模型成为公共基础设施，特赞如何架构企业级 Agentic AI？
当大模型成公共基础设施，企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系，围绕企业业务运行结构设计，能让智能体参与企业经营判断。
AI精准编辑门槛大降：开源框架提升编辑一致性，即插即用
近日，中山大学、香港中文大学等团队发布研究成果ProEdit。它通过对注意力机制和初始噪声潜在分布处理，实现高精度图像与视频编辑，无需训练、即插即用，解决编辑效果与一致性平衡难题。
华为云的组合新范式，引爆了Agentic AI应用革命
在2025全球计算大会上，华为云提出Versatile智能体平台与CloudDevice云终端协同方案，致力于破解大模型行业落地痛点。该方案激发AI端侧应用可能，释放云端潜力，已在多行业展现变革价值。
联手 OpenAI 发布 ACP，Stripe 是如何思考 Agent 支付的？
今年 9 月，OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP，重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈，介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索，以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。
AEPO：智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深！
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。
DeepMind再登Nature：AI Agent造出了最强RL算法！
Google DeepMind团队提出DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则，无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero，在未见过的游戏中也稳定高效，相关研究登《Nature》。
终结数据荒！智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中，高质量数据是短板。近日，智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek，提出「扩散 - 回溯」数据合成方法，用3B模型在基准测试中接近商业模型表现，且数据集可扩容。