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A2A：多智能体的协作总线
文章介绍了A2A协议，它是多智能体系统的“协作总线”，能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例，还描绘了“智能体社会”愿景，并给出基于官方文档的实现示例。
Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布，Java智能体开发进入新时代
2025年AI智能体爆发，Java智能体构建需求激增。Spring AI Alibaba 1.0发布，是基于Spring AI的AI框架，提供多智能体框架、生态集成等核心能力，助力Java智能体开发，还规划了持续迭代、可观测评估等功能。
智能体系统如何「边做边学」？斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。
构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。
Sutton 的批评与反思：AGI 的下一步是什么？
文章是对 Richard Sutton 采访的反思，指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据，未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧，认为模仿学习与强化学习互补，还探讨持续学习，称 Sutton 批评有启发性。
游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他分析游戏学习现状，指出 Atari 游戏研究虽有成果但仍存问题，还探讨强化学习多方面挑战及应对思路。
Nature重磅：智能的尽头是算力！谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」
芯片速度触顶，摩尔定律失效，但AI却在疯狂跃迁。Nature文章指出，智能的增长不靠芯片加速，而是结构重组与协作。其核心是预测和并行协作，AI正以类似生命演化的方式发展，与人类相互依存。
CES 2026超前瞻：空间智能来势汹汹！从实验室奢侈品到消费级刚需，如何重塑 AI 具身时代？
2026年CES展上，空间智能从学术概念迈向产业实践。当前具身智能存在‘语言强、手脚笨’困境，空间智能是破解关键。全球分世界生成与空间决策两条技术路径，且行业正迎来成本降低的拐点。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
从物竞天择到智能进化，首篇自进化智能体综述的ASI之路
普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述，为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义，围绕What、When、How、Where构建分析设计框架，还探讨评估范式并指明未来方向。