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Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？

当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。

DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。

Coze Studio是低代码、可视化的AI Agent开发平台，有Apache‑2.0开源许可，降低使用门槛。它能解决非专业开发者、企业等构建智能对话助手的痛点，核心功能亮点多，应用场景广，在国产AI Agent开发生态潜力大。

人工智能进入新转折点，AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 Workshop 开启征稿，旨在推动“Lifelong Agent”研究范式，打通多方向，定义 Agent 发展新里程碑，介绍了时间、地点、征稿方向等信息。

Claude Code创始人用多Claude并行开发，作者受启发做了Agentfile。它能将项目文件夹变为标签页，便于切换，从Wave改进而来，轻量且适合承接HTML结果，是Skill驱动的Agent，定位为多Agent工作流收口台。

SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程，回溯其30年历史，给出形式化定义，提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式，还介绍了应用场景。

文章结合作者实践与多篇论文，梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑，分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣，给出架构选型建议，强调架构应与问题复杂度匹配。

近期云厂商动作整齐，如阿里云推出企业级 Agent 全栈服务平台 Agent Studio。企业做 Agent 面临基础设施难题和高成本问题，业内探索了自建、用开发框架、企业级 Agent 平台三种路径，阿里云 Agent Studio 在多方面替企业解决麻烦，还可能改变云服务模式。

18岁无编程背景创业者用OpenClaw搭建多Agent协作平台，16个Agent分工明确，配合Claude、GLM等工具提升生产力。他分享工作流搭建、成本、模型选择等经验，还谈了对OpenClaw发展的看法。

今年是“AI Agent 元年”，营销 Agent 热门但有难题待解。InfoQ 对话瓴羊副总裁毛波，探讨营销 Agent 落地困境、工程化挑战、未来护城河及发展机会，友盟+推出产品并提供方案助力解决问题。