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第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
开源3天斩获 2K Star，这个开源 Skills 技能把 AI 的“记忆缺陷”补上了！
最近含金量极高的 Skills 指南 planning-with-files 开源上线 3 天，GitHub Star 达 2k。它复刻 Manus AI 核心模式，将 Markdown 作为 AI Agent 工作内存，采用三文件模式解决 AI 记忆问题。
最强AI编程工具Claude Code，五个使用Tips
作者认为Claude Code是最强AI编程工具，因Anthropic对其针对性强化训练且不计上下文消耗。国内介绍少因自媒体水平差。作者分享五个使用Tips，如/init初始化、Plan Mode规划等。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了！最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控，存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源，提出BAM模型及Plan - and - Budget框架，实验显示其能提升准确率与效率，转向‘推理价值’范式。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
两招为GraphRAG图谱“提纯”，DEG-RAG效果有点炸~
文章指出传统RAG多跳推理和全局一致性能力受限，Graph - based RAG虽好但图谱噪音大。作者提出Deg - Rag方案，含实体消歧和关系反思两招。实验显示去噪后图谱效果提升，验证“Less is More”理念。
智谱 GLM-4.7，Coding 开源第一，其他也很强
智谱正式发布并开源专为 Agentic Coding 打造的 GLM-4.7 模型，编程、推理、Agent 能力成绩亮眼，价格比 Claude Sonnet 4.5 更优。还推出 Coding Plan 套餐，使用方式多样。发布前几天，智谱港股招股书挂网。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API，Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛，复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层，借用 GIScience 理论，实验显示能提升准确率，不过仍受数据质量等限制。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学：面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。
基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践
本文基于 SpringAI Alibaba Graph 构建 Java 版 DeepResearch 系统，实现信息搜集到报告生成的全自动流程。介绍系统能力、架构、核心功能节点及技术点，还阐述 RAG、搜索、MCP、报告生成等功能，给出使用、部署和社区参与方式。