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8.8k星星！开源的211个专家级Agent，一键接入，一个人就是一个团队

今天推荐agency-agents-zh库，它是agency-agents深度汉化版，有211个精选Agent，适配国内生态。需注意，skill并非越多越好，按需选择，避免浪费资源和输出无效结果。

Claude Code 推出 Agent View 功能，可同时派出一群 AI agent 干活，在一个屏幕管理所有会话。通过 `claude agents` 命令，能让各会话互不干扰工作，界面按状态分组展示，还能就地回复、随时进出，且后台跑不会断。

今天凌晨微软官网分享三大创新算法，即rStar - Math、LIPS、CPL，可助大模型突破推理瓶颈，增强数学推理和思考链能力，还介绍了各算法原理、优势及对应论文地址。

知识图谱（KGs）在认知智能系统中作用关键，知识图谱推理（KGR）能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务，介绍推理方法、应用，还指出KGR面临的挑战与机遇。

随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。

阿里云算法专家姜剑介绍了“阿里云服务领域 Agent 平台”及业务提效方法论。阐述 Agent 技术本质、模式，分析其给客服领域带来的价值，指出阿里云客服痛点，提出解决设计问题的方法，展示平台设计与落地成果。

斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。

本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎，介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧，对构建生产级 Agent 系统有参考价值，下篇将介绍更多实践。

文章深度拆解 vLLM 推理系统，介绍其核心组件和高级特性，包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等，还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容，助力读者理解推理引擎工作原理。

本次全英文直播将探讨大语言模型推理能力扩展瓶颈，介绍以置信度为核心的推理视角，展示“自确定性”指标及应用，还会讨论方法有效性和“基于置信度的推理”意义。