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超轻量级Multi-agent，可独立用于生产，也可扩展LangChain、CrewAI、Agno
越来越多AI玩家加入Multi - agent领域，现有框架复杂冗长。本次分享可用于生产的超轻量级Multi - agent Water，它不依赖任何框架，还能扩展LangChain等，文中介绍其核心组成与上手教程。
「双线实测」Qwen 3.6-Plus，Agentic Coding 已经这么能“扛活儿”了？
4月7日阿里云通义千问Qwen3.6-Plus上线，作者用两套真实复杂任务评估其智能体能力。结果显示它在复杂决策和编码任务表现出色，有工业级交付水准，但也有首字延迟等短板，且参数效率优势明显。
软件产品，集体向 Agent 缴械
2026年不到三个月，传统软件产品正主动成Agent「可调用模块」。如Notion、Figma等纷纷支持。这是软件行业范式转移，不被调用的软件将被淘汰，竞争逻辑也改变。
卷疯了！2.2k Star通用型、开源Agent平替Manus、GenSpark AI
2025 年是 Agent 之年，文中介绍了 Manus、GenSpark AI 两款闭源代理，还重点阐述开源的 II - Agent，它功能丰富，架构设计合理，在 GAIA 基准测试评估，性能可平替前两者。
1.3万人收藏的 OpenHarness！港大开源轻量级 Agent 基础设施，兼容性拉满！
近期，香港大学数据科学学院团队开源项目 OpenHarness，它是 Agent 基础设施，有 Agent Loop、工具箱等亮点，功能特性丰富，支持多种大模型提供商，还提供多种安装和配置方式。
硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【下】
本文延续上篇，继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法，涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制，介绍其方法并解读，指出企业场景需做取舍。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
免翻轻松用上Claude Code，这两个热门项目太香了！
GitHub上的`free-claude-code`和`cc-switch`两个项目，让开发者免翻用上Claude Code。前者是轻量级Python代理服务器，后者是跨平台桌面端助手工具。文章介绍了它们的核心亮点、快速上手步骤及对比情况。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
《AI Agent智能体技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
1月13日，中科算网算泥社区主编、中国工业互联网研究院参编的《AI Agent智能体技术发展报告》发布。报告梳理了AI Agent技术进展、产业格局等，对其进行精准“再定义”，介绍发展阶段、2025年核心突破、产业生态等内容。