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Claude新政，抛弃最忠实的Agent用户
6月15日起，Anthropic将Agent SDK用量从订阅中剥离，按API零售价另给固定额度，重度用户可用量缩水近十倍。OpenAI趁机推出Codex企业免费迁移。这是ASI决赛圈定价战，AI付费或转向按实际消耗计费。
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。
世界模型混战，蚂蚁炸出开源牌
蚂蚁集团旗下蚂蚁灵波发布并开源通用世界模型 LingBot-World，全面开源代码和权重，不绑定硬件或平台。它在多维度有突破，虽有细节瑕疵，但单次生成近 10 分钟连贯视频或刷新纪录，还在 VBench 测试领先。
「我是Agent#847291」Moltbook迎来人类自首
Moltbook自称是专为智能体打造的社交网络，曾引发轰动，如机器人自创宗教、发表宣言等。但随后编号Agent#847291的“AI”自首是人类，所谓“AI大戏”戳破了AI社交的神话，也反映出人们对AI能力的过高期望。
2026 年做搜索就是做 Agent Memory
本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲，讲述AI搜索发展历程，指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题，介绍Jina AI相关模型，梳理记忆产品分类与工作流，给出行业观点与建议。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
任意骨骼系统的模型都能驱动？AnimaX提出基于世界模型的3D动画生成新范式
传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。
支持5000+ Server，ScaleMCP为大模型Agents动态同步MCP工具
现有工具选择框架未整合MCP服务器，存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP，配备MCP工具检索器，还提出TDWA嵌入策略，通过实验证明其提升了LLM代理性能。
最新研究！大模型“角色扮演”无效了？
沃顿商学院研究测试6个主流AI模型，进行超25000次测试，发现告诉AI扮演专家角色，不会让其回答更准确，反向设定‘低知识’角色有时表现更好，角色扮演不是提高准确性的万能钥匙。