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成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法

AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。

文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。

AlphaGo之父Hassabis曾在谷歌眼皮底下拉20个顶尖研究员训练高频交易AI，想挑战华尔街量化之神，与贝莱德探讨合作。后因谷歌CEO叫停，项目停摆。不过如今AI+金融正加速发展。

近日，Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题，核心创新是‘元认知自我修改’，实验在多领域表现出色，还涌现元级别改进且能跨领域转移，但有安全风险。

作者实测阿里Qoder「专家团模式」，该模式下Qoder组织赛博工程团队，自动解析需求、分配任务，多智能体协同推进项目，解决了代码质量和效率问题，开启多智能体协同编程时代。

传统渗透测试依赖人工，效率不高。开源项目PentAGI将‘AI Agent + 渗透测试’结合，能自动完成渗透测试任务，有自主决策能力，功能特性丰富，安装使用较方便，虽有局限但值得尝试。

具身智能领域 Physical Intelligence 公布新进展，借助「RL token」法，让机器人短时间掌握精细操作。该方法给 VLA 加「外挂」，使机器人进化快、学习效率高，在多项任务测试中表现出色。

文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。

春晚上，宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在，多机构提出 OmniXtreme 通用策略，可执行各种极限动作。该框架分两阶段，经测试在仿真和现实中表现出色，打破了泛化壁垒。

谷歌更新旗舰 Gemini 模型，推出 Gemini 3.1 Pro Preview，以相同价格实现性能跃升。它在多项基准测试中领先，性价比超对手，虽部分测试落后竞品，但提升或源于模型质量改进，成本效益策略值得关注。