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微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
一手实测 Amazon Quick：我看到了企业级 Agent 的未来！
本文针对企业AI工具碎片化、员工沦为Agent间搬运工的痛点，对刚GA发布的亚马逊云科技Amazon Quick做一手实测，分析其核心能力与壁垒，判断企业级Agent发展趋势。
一键搞定百万行Excel和PPT排版！这家杭州电力AI初创要给打工人减负
AI生产力革命被困云端，本地智能体工作台XMO - AgentBox应运而生。它由杭州曦谋决策打造，集成DeepSeek模型，能处理复杂场景，有平台化能力、核心价值，适合专业人士，现可免费下载桌面版。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。
OpenClaw只养一只龙虾？难怪不好用。我直接养了6只，效果炸裂！
文章指出OpenClaw默认配置养虾易出问题，介绍了一次养多只虾的方法，包括建虾、注入人格、写通讯录、接入飞书、改配置文件、重启验证等步骤，还提及进阶玩法。
Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一
OpenAI发布Open Responses开放规范，获Hugging Face等支持，为智能体式AI工作流制定统一标准，减少API碎片化，支持多模态输入等，引发行业对厂商锁定和生态成熟度的讨论。
阿里开源SmartResume，简历解析无需手工
阿里在Hugging Face和ModelScope上开源智能简历解析系统SmartResume，能将多种格式简历转为结构化数据，分三阶段工作，性能优于基线方法，为HR和开发者提供工具。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。