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ThinkingAI硅谷首秀，发布企业级Agent平台Agentic Engine｜甲子光年
美国当地时间4月16日，ThinkingAI在硅谷举办发布会，宣布更名并发布企业级Agent平台Agentic Engine，还与Minimax达成合作。该平台有行动闭环、全域感知、私有化部署三项核心能力，能让系统替企业完成业务全流程。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
别盯着GPU了，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”
进入2026年，AI系统性能越来越取决于执行与调度能力，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”。目前CPU市场供应紧张，英特尔、AMD、英伟达等大厂应对策略各有不同，智能体时代算力天平正回摆。
MMX-CLI给AI Agent装上七种感官，内容创作更方便
MiniMax发布的MMX - CLI命令行工具，给AI Agent装上七种新感官，具备图像生成、视频创作等能力，可一站式解决内容创作问题。它安装使用简单，功能多，还能集成到现有工作流，不过采用按量付费。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。
编程智能体的核心组件【译】（重发，补图）
文章围绕编程智能体展开，先厘清大语言模型、推理模型与智能体关系，指出智能体是含‘模型 + 工具 + 记忆 + 环境反馈’的循环系统，后介绍编程智能体六大核心组件，还对比了与 OpenClaw 的区别。
高效Agents的尽头是，Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。
AI 智能体实践评估：基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体，介绍评估工具，阐述五大评估支柱，还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
1个Token测出模型降级调包！成本砍到千分之一，API供应商的小伎俩全曝光了
法国研究人员开发新检测技术，能识别云端模型隐秘变动。对数概率追踪用于灰盒环境，成本仅传统千分之一；黑盒边界输入追踪用于黑盒环境，成本为先进方案1/30。这些工具让API供应商“调包”行为现形。
龙虾开始投简历了，月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工，写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化，展现犯错、复盘、改进的过程，体现AI从错误中学习的能力，也凸显人对AI调教的重要性。