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人类研发时代结束？XYZ最强Search Agent横扫七大榜单，300个Agent跑通AI4AI全栈闭环
近日，XYZAI Lab发布两款Deep Search Agent，刷新多项评测SOTA成绩。其背后是新型AI4AI研发范式，让AI驱动研发闭环。XYZ团队用AI解决多方面问题，在Deep Search验证，未来有望拓展更多场景。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。
创业者思考：如何做 AI Agent 喜欢的基础软件？
作者黄东旭指出Infra软件主要使用者正从开发者转向AI Agent，以TiDB Cloud为例说明趋势已现。他探讨如何做AI Agent喜欢的基础软件，从心智模型、接口设计、必要特征、商业模式等方面给出建议。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
智谱GLM-5强调的Agentic Engineering能力是什么？｜甲子光年
智谱上线并开源GLM - 5，在Coding与Agent能力上达开源SOTA，刺激股价上涨。它验证了Agentic Engineering可行性，提升能力阈值，但成本阈值也更显性，未来软件工程或分层发展。
Manus走了，原生Agent登场：“AI助手”的第三次重新定义
文章回顾“AI助手”三次预期校准，指出Manus完成Agent启蒙使命，随后分析Agent发展现状，提到其将从炫技到日常，还指出Chat时代落幕，中国模型创业者正加速，探索谁能成“中国的Anthropic”。
SmartSearch：奖励驱动query精炼，让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制，让Agent学会‘写不好就改’，代码已开源。经实验，它在六数据集全面领先，各机制缺一不可。
红杉专访 OpenAI Codex 团队：AI Coding 的未来，应该是异步自主 Agent
红杉专访 OpenAI Codex 团队，探讨 AI Coding 未来。OpenAI 5 月推出的 Codex Agent 可并行处理多任务、独立完成编程全流程。从代码补全到任务委托，AI 编程朝解放生产力方向发展，团队分享了产品思考等内容。
Apple 终于承认了：Mac mini 正在变成一台 Agent 服务器
苹果偷摸发布新 Mac mini，处理器升级到 M6 和 M5 Pro，官方将其置于 Agent 常驻使用场景，产品边界向 Agent 服务器延展。新款性能提升显著，Mac Studio 也有强大配置，Apple 产品线朝本地 AI 计算基础设施转变。