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Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！

近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。

英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。

过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。

本文探讨AI时代读书投入产出比变化。指出很多书不必读完，印刷术与AI影响不同，AI降低加工成本，但认知成本省不掉。读书收益分信息和结构两部分，结构无法外包，选书能力也更重要。

Google发布世界模型Genie 3，它与Sora等AI视频产品本质不同，像可实时演算的模拟器。Genie 3解决了前辈无法调和的矛盾，在交互、时长、控制等方面有突破，虽有局限，但打开新世界大门。

团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。

哈佛大学刘嘉教授团队研发人机共融智能系统，含APEX和Agentic Lab。前者用于微纳加工，后者用于生命实验。实测显示，它们能实时纠错、自动记录分析、实现技能迁移，让AI与人类在科研制造中深度融合。

多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。

来自多高校研究团队提出KineDex框架，以真·手把手指导方式让人类动作传至灵巧手，同步采集高保真触觉信息，使星动纪元灵巧手星动XHAND 1解锁复杂精细操作，论文已被CoRL 2025接收。

劳伦斯伯克利国家实验室正将人工智能、自动化技术和数据系统融入科研，构建“人机共生”科研生态。像A - Lab、Autobot等工具发挥重要作用，AI还让大科学装置更智能，实现实时决策，开创“AI设计，实验验证”模式。