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给 Agent 接搜索功能，有哪些「坑」需要特别注意？
搜索是AI产品标配，但给AI接搜索不易，给人用和给AI用的搜索差异大。信息检索质量影响Agent推理与任务完成度。邀请小宿科技相关人员聊给Agent接入搜索能力，10月30日20点线上闭门活动可扫码报名。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域！最新法律AI评估标准来了，抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。
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。
DeepSeek 官宣V3.1：迈向 Agent 时代的第一步！
DeepSeek 官宣发布 V3.1，称这是迈向 Agent 时代第一步。其有混合推理模式，Agent 能力全面进化，API 也全面升级，支持 Anthropic API 格式。还继续开源，9 月 5 日起调整价格，社区反响热烈。
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。
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。
未来，你的 Agent 怎么付钱？
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。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。