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通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API

阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。

本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。

Claude Code 与 Codex 切换时需重述项目情况，5.3k Star 的 ai-memory 解决此问题，它将 Agent 生命周期信息整理成可 Git 管理的 Markdown Wiki，提供可审计的交接班机制。

8月13日，DeepSeek开源Agent Harness dsh引发行业对“Harness”的关注。近日，MirroS联合多机构发布HarnessEval，将其概念引入评测系统。它使评测从Metric到Harness，形成可执行评测系统，已落地于交互式世界模型。

AI编程圈两极分化，围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点，认为模型越强Harness越厚，复杂度从“能力层”转移到“协作层”，还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。

平时找视频信息效率低，而开源项目让Claude等大模型 “看懂” 视频，能提取画面、音频并理解内容。介绍了其工作原理、帧预算、去重、细节模式等，安装使用门槛低，还给出了应用场景和项目地址。

Notion 产品负责人 Max Schoening 与主持人探讨 AI 对软件构建和使用方式的影响。他认为成功产品有强大核心，鼓励设计师和 PM 用代码思考，还谈到岗位融合、可塑性软件、SaaS 趋势等话题。

它石智航联合四大顶尖机构发布论文“TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在精细操作领域取得关键进展。

微软发布 Agent 安全框架 MAF，它是 AutoGen + Semantic Kernel 的统一继任者。有三层中间件，对 MCP 采样默认拒绝，还加了工具审批中间件，编排用图模型，为生产环境安全治理设计。

近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。