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第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
我只推荐这5个！24个开源Agent/Workflow框架大比拼！
文章围绕《A Survey on Agent Workflow》展开，介绍了Agent Workflow概念、与Multi - Agent差异、核心组成及Agent角色。对24个主流框架进行对比，还给出不同场景下的框架选择建议，指出当前框架缺乏统一标准。
Cursor 1.7 新增 Agent 生命周期管控钩子函数
Cursor 1.7 版本推出钩子系统，可在预定义生命周期节点拦截并修改 Agent 行为，如阻断命令、自动运行工具等。早期反馈有好有坏，虽有团队探索集成，但应用范围有限，还存在文档缺失等问题。
技术教科书：顶级开发团队设计的Harness工程项目源码什么样
本文深入剖析某顶级AI Agent研究团队的工业级Harness项目源码，涵盖项目全景、启动流程、工具系统等多方面，提炼构建顶级Harness工程方法论，还介绍隐藏彩蛋，展示团队技术实力与独特魅力。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
押注Agent，林俊旸带着新公司杀回来了
前阿里Qwen负责人林俊旸创办Pragmatik Labs/语用科技，研究跨数字与物理世界的下一代agent。红杉中国、高榕创投领投，腾讯等跟投。其目标是用agent实现终极生产力，有独特技术底色与愿景。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用｜QCon 北京
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》，探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
AutoGLM深夜开源，千千万万个手机Agent要站起来了。
昨天深夜智谱将手机Agent AutoGLM开源，包含手机端智能助手框架和AutoGLM - Phone - 9B模型。它为解决隐私问题给出中间态解法，有3种部署模式，虽有不足，但让个人拥有本地手机Agent成为可能。
深度实测「豆包工作」+飞书：目前最接近企业Agent终局的答案
「豆包工作」作为面向生产力场景的Agent产品正式发布，与飞书深度打通，给出了目前Agent进入组织的最佳答案。主流办公Agent基础能力趋同，企业上下文正成办公Agent分水岭，豆包工作+飞书优势明显。