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LangChain 不看好 OpenAI AgentKit：世界不需要再来一个 Workflow 构建器
OpenAI发布工具集AgentKit，含可视化画布Agent Builder。LangChain创始人Harrison Chase锐评，市场不需要这种可视化工作流构建器，因其不是真正的Agent构建器，且面临高低复杂度问题挤压。
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。
Anthropic官方解密：3招上下文优化，破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开，介绍其启用方式，详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现，如Matmul Persistent Kernel设计；还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等，给出环境变量及测试脚本，有完整解决方案。
“iFold”，苹果AI新成果
苹果发布基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold，被戏称“iFold”。它用通用Transformer模块搭配流匹配生成范式，3B参数版本追平谷歌AlphaFold2性能，还解决了传统模型算力依赖问题，效率高。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
国产MiroMind智能体框架，登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠，老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显，能升级大模型能力，且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。