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英伟达放话：小模型才是Agent的未来！
英伟达论文指出，当前用大模型构建AI Agent是资源浪费，提出小模型才是Agentic AI未来，给出三点理由，还提供从大模型迁移到小模型的六步流程，并分析三个开源项目，呼吁行业追求效能。
AI Agent时代的「AWS」：Manus 背后的重要功臣 E2B 是何来头？
文章介绍 E2B 这一开源基础设施，它为 Manus agent 提供虚拟电脑支持，允许在云端安全沙盒运行 AI 生成代码。其沙盒月创建量一年增 375 倍，CEO 目标是成 AI Agent 时代的 AWS，还探讨了 AI Agent 相关问题。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
假设 AI 未来真的能在写代码和系统设计上超过人类，那还有必要学习编程和系统设计吗？
文章围绕AI未来在编程和系统设计上能否超人类展开探讨。分析AI编程效率未达预期的原因，指出短期内不会有完全面向AI的软件架构，还强调学习编程和系统设计知识可培养解决问题的能力。
别再“演智能”了，MiniMax Agent 才是真特工
2024 年有不少‘伪 Agent’项目，2025 年 AI Agent 开始在解决真实问题上落地。MiniMax Agent 在深度研究、网页生成、PPT 生成及多模态输入输出上超越竞品，其优势源于多方面，已从众多 Agent 产品中脱颖而出。
刚刚，DeepSeek 文档更新，Agent 开发者要注意这个字段
DeepSeek在官方API文档给出thinking mode和tool call结合样例，把模型中间思考过程成Agent系统需管理部分。关键字段`reasoning_content`从调试信息成协议流程一部分，影响状态管理、多模型适配等。
单Agent时代结束，AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。
我只推荐这5个！24个开源Agent/Workflow框架大比拼！
文章围绕《A Survey on Agent Workflow》展开，介绍了Agent Workflow概念、与Multi - Agent差异、核心组成及Agent角色。对24个主流框架进行对比，还给出不同场景下的框架选择建议，指出当前框架缺乏统一标准。
Anthropic发布多Agent协作模式指南：5种架构与适用场景
当单个AI Agent无法完成任务时，多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式，包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等，并介绍了适用场景和陷阱。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。