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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。

借 a16z 文章，探讨 Agent payment 领域进展。实现 Agent 自主支付是未来关键方向，现已有迹象且部分企业推出解决方案，但 Agent 处理支付尚未真正自主，还面临角色范围、欺诈、责任归属等难题。

来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。

本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。

文章介绍了面向创作者的 Agent OS OmniWork，它的 Agent 围绕专业方向定制，Expert 和 Skill 可自行创建，能多 Agent 协作。通过实例展示其从热点捕捉到生成 BP、文章创作等功能，还介绍了底层逻辑，适合创作人群。

Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。

在AI发展中，商业研究Agent是“黑箱”，开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0，提出“交互扩展”提升性能，在多基准测试表现出色，也指出了当前版本的局限。

2025 年大模型和 Agent 渐入大众视野，虽大家对 Agent 理解有别，但它落地效果和想象空间大。扣子用户达百万级，此次发布最新创作者榜单，后续还将发相关内容。

大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。

昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。