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别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式，但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途，存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
Qwen3.7：智能体新前沿
阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型，将通过API提供服务。它能力全面，编程、办公、长周期执行等表现出色，适配多框架，在多场景评测中领先，能驱动生产力跃升，还经多实战测试验证实力。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
阿里通义开源GUI智能体SOTA：2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI，通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束，自进化数据管线和在线强化学习提升性能，端云协同平衡隐私与效率，扩展动作空间打破局限，在多基准测试创SOTA。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
2025 智能体元年，Agent 开发平台深度评测报告解读
2025 年 AI 产业两大核心趋势并行，AI Agent 产业化落地提速。国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室发布评测报告，对阿里云百炼等四大 Agent 开发平台从 RAG、工作流能力、Agent 工具调用三大维度测试，为行业选型提供参考。
The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”
研究人员提出选择性管理智能体记忆之法，小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前，让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强，不过未测其输出质量。
突发！Meta官宣收购智能体初创公司Manus
Meta 官宣收购智能体初创公司 Manus，交易细节未公布。Manus 自 3 月推出通用 Agent 后走红，4 月融资 7500 万美元。双方都对合作表示期待，Manus 将继续服务用户，扩展至更多企业。
AI 智能体界的 npm 来了！Vercel 推出 Skills.sh，欲统一智能体指令集
Vercel 发布开源项目 Skills.sh，为 AI 智能体打造“标准动作库”，让其通过命令行执行可复用操作。它是开放生态，开发者能定义、分享指令。项目获广泛关注，社区认为其实用性强。