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第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
Claude Code 推出语音功能，但是，不支持中文
Claude Code推出语音模式，向约5%用户开放。用户按住空格说话，系统自动生成文本，支持语音与键盘混合输入，能提高录入效率，但大概率不支持中文。此外，电报率先支持OpenClaw流式实时回复。
Meta 发布 Docusaurus 3.9，新增 AI 搜索功能
近日 Meta 发布 Docusaurus 3.9，重点更新有现代化运行时环境、增强 AI 搜索能力、提升国际化灵活性。如支持 DocSearch v4 让用户对话查内容，提高 Node.js 最低要求，改进 i18n 配置等。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面剖析4种实现架构，如单体、流水线、多智能体和混合架构，并阐述各维度演变与进步。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，涵盖基础模型、工具利用、任务规划、知识综合等方面的演变与进步。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个相关实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，还阐述各维度演变进步。
给 Agent 接搜索功能，有哪些「坑」需要特别注意？
搜索是AI产品标配，但给AI接搜索不易，给人用和给AI用的搜索差异大。信息检索质量影响Agent推理与任务完成度。邀请小宿科技相关人员聊给Agent接入搜索能力，10月30日20点线上闭门活动可扫码报名。
华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述！
华为技术团队发布综述论文，首次系统性梳理利用强化学习（RL）训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限，RL优势明显，还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。