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Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
对话蚂蚁 AWorld 庄晨熠：Workflow 不是“伪智能体”，而是 Agent 的里程碑
文章围绕AI Agent展开，蚂蚁集团AWorld算法负责人庄晨熠认为，当前AI陷入‘应试狂热’，Workflow是智能体发展的里程碑，群体智能与大模型相辅相成，还分享了智能体应用实例及对未来的规划。
用DAA衡量智能体 百度智能云用“新全栈”重新定义AI云｜甲子光年
2026年产业焦点转向智能体落地，李彦宏提出DAA概念。百度智能云升级为新全栈AI云，解决智能体落地难题，从架构决策、行业应用等多方面发力，其价值值得市场重估。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代，智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目，AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员，以多轮搜索智能体为例，教用最少代码实现训练。
最新智能体自动操作手机电脑，10个榜单开源SOTA全拿下｜通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架，在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务，在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建，从多维度构建数据，用强化学习和多智能体协作提升其性能。
企业级 Agent 多智能体架构与选型指南 -- 来自1000+行业应用实践积累
本文基于超1000+智能体应用实践经验，介绍企业级Agent多智能体架构。强调单智能体优先，介绍AgentScope支持的多智能体模式，对比工作流与对话模式，给出架构选型指南，还提及Spring AI Alibaba Graph为多智能体提供的能力。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别？它如何工作？如何快速构建智能体？
文章对比AI智能体与传统AI应用，指出前者更像“乐高积木”，可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环，还给出快速构建通用方法，如明确目标、选框架等。
谷歌发76页智能体白皮书！你的「AI替身」已上线
谷歌发布76页AI智能体白皮书，剖析其应用前景。涵盖智能体运维、评估方法，探讨多智能体架构，还介绍智能体增强检索生成及企业应用，如NotebookLM企业版、Agentspace空间企业版等。
吴恩达来信：建立为人类服务的智能体社群
吴恩达讨论编程智能体分享经验平台的可能性，介绍了解决编程智能体获取最新API文档问题的chub工具。他提出收集智能体反馈以更新文档，还受Moltbook和Stack Overflow启发，认为智能体贡献反馈很有价值。
The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据
开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。