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Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。
AI编程的下半场来了？学会用Agent Skill解决编程的痛点问题
文章分享用 Agent Skill 解决 AI Coding 痛点的实操复盘，如让代码上线、解决 AI 不用 Skill 问题。介绍 Skills 原理、CloudBase Skills 优势及与 MCP 组合，还给出实战案例、踩坑经验和未来规划。
没KPI反而爆了？Cursor大神一人敲出核心功能！CEO上手7天不宕机，AI编程玩法全变了
昨日，Cursor的CEO基于GPT - 5.2构建了超300万行代码的浏览器，具备基础可用性。同时，Cursor工程负责人在访谈中分享了编码Agent发展、Cursor使用方式、未来方向等多方面内容，还揭秘团队工作模式。
2026，做Agentic AI，绕不开这两篇开年综述
2026年Agent迈入科研&落地深水区，推荐两篇开年必读综述。一篇剖析Agentic AI范式演进与挑战，另一篇拆解AI Agent系统架构，还给出范式演化、工程骨架等内容及未来科研优先级。
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
写给Agent的Loop，关键不在循环那六行代码本身
最近‘别再一句句给Agent写提示词，去写循环’说法火了。虽循环代码简单，但关键在模型周围。循环工程有四大难点，角色也从操纵Agent变为设计系统，不过此说法也有反对声。
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。
OpenAI 官方博客：用技能（Skills）加速开源项目维护
OpenAI用Codex改变维护OpenAI Agents SDK仓库方式，通过仓库本地技能、`AGENTS.md`文件和GitHub Actions，将工程工作变为可重复工作流，提升开发效率，还介绍了配置、技能架构及使用注意事项。