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你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践

文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。

4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题，记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0：StarDust技术演进与关键挑战》，梳理技术演进，推出MemOS 2.0 StarDust，还分析实践痛点与演讲亮点。

今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。

强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。

上海创智学院和上海交大刘鹏飞老师团队发现AI能动性新规律，LIMI仅用78个样本就超越GPT - 5达14.1%，提出能动性效率原则，即AI能动性不仅源于数据丰富性，更来自战略性构建，为AI系统开发开辟新路径。

全球首个动态实时LLM智能体未来预测基准FutureX推出，陈天桥旗下MiroMind团队连续两周蝉联冠军。其模型采用记忆驱动机制，为预测与决策设计，还展现了在多领域的预测能力，且将开放相关框架和模型。

谷歌前CEO Eric Schmidt在Ted专访中，从AI起点AlphaGo说起，阐述其从大模型到自主决策智能体的发展，还提及算力电力需求增长、监管、开源等问题，虽挑战多，但他对AI重塑世界充满信心。

AI笔记应用Granola获4300万美元融资，估值达2.5亿美元。它打破传统会议记录模式，发挥人和AI优势。其创始人分享创业和产品理念，探讨产品决策、用户反馈筛选等问题，还谈及旅行对直觉的影响及产品发展方向。

阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。

作者Phodal分享将十年写作经验整理成写作Skill的过程。指出用AI写作输出不稳定，问题在于未将写作决策工程化。经样本整理、模式提取、规则改写等步骤，形成可复用的写作系统，强调其可放大经验可迁移性。