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GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU崛起取代之。二者架构不同，GPU并行处理强。人工智能、大数据等领域需其能力，软件支持助其普及，未来或融合创新，成计算领域主角。
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。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
智谱GLM-5强调的Agentic Engineering能力是什么？｜甲子光年
智谱上线并开源GLM - 5，在Coding与Agent能力上达开源SOTA，刺激股价上涨。它验证了Agentic Engineering可行性，提升能力阈值，但成本阈值也更显性，未来软件工程或分层发展。
Manus走了，原生Agent登场：“AI助手”的第三次重新定义
文章回顾“AI助手”三次预期校准，指出Manus完成Agent启蒙使命，随后分析Agent发展现状，提到其将从炫技到日常，还指出Chat时代落幕，中国模型创业者正加速，探索谁能成“中国的Anthropic”。
SmartSearch：奖励驱动query精炼，让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制，让Agent学会‘写不好就改’，代码已开源。经实验，它在六数据集全面领先，各机制缺一不可。