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LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商，将Agent开发分三层：Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念，强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
AI4S又一瓶颈被攻克：两个AI「吵架」，让科研代码部署成功率突破95%
科学软件大多难直接运行，制约AI4S与Agentic Science发展。Deploy - Master应运而生，是一站式自动化工作流。Search Agent筛选工具，Build Agent用双模型辩论机制使部署成功率超95%，为科学智能体交互打基础。
OpenAI最强对手出现！马斯克发布Grok-4，性能碾压Claude 4两倍！
半小时前马斯克发布Grok - 4，虽Grok3.5跳票、直播迟到被吐槽，但它训练量和算力投入大。在多项基准测试中碾压Claude Opus 4，还具备原生工具调用等能力，xAI目标是让其更快更智能。
Claude Code 新功能 Agent Teams：4 类活效率翻倍，4 类活纯烧 token
Claude Code v2.1.32 后新增实验性功能 Agent Teams，可将其从单个 AI 助手升级为 AI 团队，但会使 token 用量线性放大。文章总结了适合和不适合用此功能的任务类型，还给出决策清单、实战避坑建议。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
GLM-4.6 vs Claude 4.5：当AI编程模型能力趋同，会用比选什么更重要
文章对比GLM - 4.6和Claude 4.5在AI编程中的表现。用两套提示词测试，发现二者能力接近，GLM - 4.6性价比高，还给出Claude Code + GLM - 4.6的组合使用方法，建议聚焦做产品而非纠结工具。
相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
AI开始学会合作？！实测4大多Agent体=10个打工人
Agent热潮进入多智能体时代，多款产品涌现。鲸哥测评了它们在商业计划、运营设计等四大场景表现，总结各产品亮点与不足，指出多Agent正推动大模型向“协作式智能群体”演进。
Agentic 软件工程：造 Agent 只是最简单的部分
Agno 创始人 Ashpreet Bedi 认为造 Agent 简单，让其在生产环境稳定运行才是挑战。他提出 Agentic 软件六大支柱，给出 AgentOS Docker 模板代码实践，指出多数 Agent 产品卡壳是基础设施跟不上。
Agent Infra 实践复盘：Kimi 如何搭建 Agent 背后的 Database 服务
PingCAP 联合创始人黄东旭复盘 TiDB Cloud 为 Kimi Agent 提供服务的细节。指出 Agent infra 面向大众用户，要最小化 Agent 使用工具的摩擦，实现低成本。Kimi 与 TiDB 合作是范例，展现 Agent 基建的新趋势。