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LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
为什么我坚决投入GEO（生成式引擎优化）？
AI改变流量分配规则，站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’，GEO应运而生。作者总结了GEO打法，如优化全站、关键页面，做结构化数据增强，还应用于自身产品。
让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展，从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测，搭建运营Agent平台，实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施，最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。
特工现场实录｜纳米 AI 如何构建 L4 蜂群系统？
纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统，将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑，通过协作空间与A2A通信协议配合，实测稳定性佳。平台降低开发门槛，后续规划聚焦多方向。
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。
一站式智能分析引擎，快速构建企业级数据分析 Agent
在数据驱动的商业环境中，传统数据分析流程有诸多局限。本文介绍基于阿里云实时数仓 Hologres 和阿里云百炼的联合方案，结合 Function AI 平台，可构建企业级数据分析 Agent，实现端到端加速。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
规模化人工判断：Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。
深入体验 A2A SDK：一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK，介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法，涵盖核心架构、概念、交互流程，以及A2A Server端、Client端实现和测试总结，还提及A2A优势。
打破传统游戏逻辑！Google | 提出Concordia ，通过Mutil-Agent构建游戏引擎！
Google DeepMind和多伦多大学研究人员提出Concordia软件库，用AI驱动智能体担任GM，基于「实体 - 组件」架构，让工程师和设计师分工，可灵活构建复杂游戏场景，还支持不同交互动态和多种使用动机。