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详尽地带你从零开始设计实现一个AI Agent框架
文章详尽介绍AI Agent框架，从理论到实践，涵盖多种模式、主流框架对比，强调上下文工程是核心，还给出极简框架实现及应用示例，虽有不足但能助看清Agent本质。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。
1400亿Agent入场，“流量”这条护城河要塌了
在支付宝AI生态大会上，蚂蚁集团CEO韩歆毅提出Agent时代流量逻辑失效、信任逻辑崛起。他还指出人的流量让位于智能体生态，Agent重构商业决策权，AI支付将成全球新基建。
这个Coding Agent框架要火！Cursor、Claud太慢了
AI Agent赛道爆发，开发编码代理效率低。新出的jcode框架将Coding Agent功能整合，解决痛点，内存效率高、启动快、资源占用少，还能为开发者省80%底层开发时间。这是赛道成熟信号。
继Anthropic后，Google放出5个常用的Agent Skill设计模式
Google Cloud发布指南，总结五种Agent Skill设计模式，含完整ADK代码示例，如Tool Wrapper、Generator等。各有应用场景且可组合，能避免将复杂指令塞在system prompt，构建可靠agent。
人类研发时代结束？XYZ最强Search Agent横扫七大榜单，300个Agent跑通AI4AI全栈闭环
近日，XYZAI Lab发布两款Deep Search Agent，刷新多项评测SOTA成绩。其背后是新型AI4AI研发范式，让AI驱动研发闭环。XYZ团队用AI解决多方面问题，在Deep Search验证，未来有望拓展更多场景。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。
Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文
本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈，指出关键在上下文供给能力，围绕信息完备性等五维度，介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境，强调构建上下文体系重要性。
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。