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Agent 元年，小厂碎步快跑反超
2025 年被视为 Agent 元年，AI 从“助手”走向“员工”。飞猪“问一问”出圈，虽小厂在模型、技术上不占优，但 AI Agent 落地门槛降低，小厂抓住场景和体验，或在 AI 时代弯道超车。
中国AI Agent产业化参考范本：斑马口语攻克的四大技术难关
2025年AI产业转折，通用大模型落地难，垂直场景成关键。斑马口语作为垂直落地的AI Agent，突破实时交互、语音识别、内容适龄、多模态呈现四大技术难关，为中国AI Agent产业化提供范本。
大模型之后，AI 开始“自己动手”了
从生成式AI到Agentic AI，互联网从“信息获取”转向“任务完成”。全球科技巨头抢滩智能体，国内腾讯云升级智能体开发平台。腾讯吴运声表示，技术与业务需求双轮驱动其发展，还分享了应对落地挑战的办法。
股价暴涨32%！GLM-5登顶全球开源第一，25分钟一镜到底搓出完整系统
2026年初，智谱GLM - 5上线，它是全球首个在系统级工程能力上与硅谷巨头正面竞争的开源模型，发布后智谱股价暴涨32%。它能力惊艳，能完成复杂项目，成本可控，还适配国产算力。
大模型Agent的核心还是prompt？ 目前有什么挑战？
文章指出大模型Agent核心并非Prompt，而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具，分析规划、记忆、工具使用要点，还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战，并给出应对建议。
这些关于研发提效的深度实践，值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上，一线大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验，涉及AI编程范式革新、代码智能化落地、研发流程优化等多方面，呈现技术演进与落地路径。
AICon 2026 正式启动：OpenClaw 袭来，我们来谈点真的
OpenClaw 破圈，重新定义'人机协作'边界。过去一年企业 AI 落地遇困境，如使用深度不足、数据治理差等。AICon 2026 针对企业 AI 落地六大挑战设 12 大专题论坛，还邀各界人士分享经验。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
技术更新 or 组织重塑，企业如何用好“数据智能”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀专家探讨企业数据智能应用。谈及构建数据集、优化检索效率等问题，还分析数据准备挑战、DeepResearch 优势，指出数据智能落地面临组织与技术层面的挑战。