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行业首场丨00 后 Agent 应用创业者的行业观察
外滩大会智能体论坛举办全员 00 后的 Agent 主题圆桌。嘉宾探讨 2025 是否为 Agent 元年，还分享 Agent 应用方向、场景价值、落地卡点、AI Coding 发展及基模与垂直 Agent 关系等观点。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
超越90%城市规划师！清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架，让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段，实验显示AI表现超九成人类规划师，未来将人机协同。
通用Agent是伪命题？昆仑万维方汉现场拆解：垂直推理才是胜负手｜新智元十年峰会
在新智元十周年峰会上，昆仑万维董事长方汉分享公司转型故事与多模态AGI见解。他认为通用Agent非万能，垂类推理数据是关键，还提出AI商业落地逻辑，展示多款产品成果。
PosterGen：告别学术海报制作烦恼，从PDF一键生成「演示级」可编辑PPTX学术海报
许多研究者制作学术海报耗时费力，现有自动化方法有缺陷。联合团队推出PosterGen，能将论文PDF转成可编辑PPTX海报。它有核心创新，遵循四大设计原则，工作流由四个智能体构成，实验证明其有效。
RAG2.0进入“即插即用”时代！清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架，让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑，降低技术门槛与学习成本，还提升了复杂多跳问题性能。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
1句话高质量生成游戏3D动作，北大新方法刷新动画制作SOTA
北京大学提出ReMoMask：基于检索增强生成的Text - to - Motion框架，集成三项关键创新。在标准基准测试上，相比RAG - T2M，在HumanML3D和KIT - ML上FID分数分别提升3.88%和10.97%。
重磅！OpenAI时隔五年再发布开源模型gpt-oss：开源SOTA，可在16g笔记本运行
谷歌推出Genie 3后，OpenAI宣布发布开源推理模型gpt-oss，有gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个型号，采用混合专家架构和4位量化方案，能快速推理，原生支持128k上下文长度。文章还介绍了模型表现、训练等情况。