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开源版 Cowork 项目在 X 爆火，创始人：感谢 Cowork，让我们三年的探索被看到
Anthropic的智能体工具Cowork在X上爆火，CAMEL AI的开源项目Eigent作为平替也跟着火了一把。文章复盘了CAMEL AI从2023年发布CAMEL框架到Eigent项目的三年探索经历，介绍了Eigent的产品设计、技术架构、应用场景及发展情况。
Pi 爆火真相 ：为什么只给模型一个 bash，反而赢了 Claude Code 和 Codex
本文基于Armin Ronacher的播客内容整理，拆解欧洲团队开发的极简Coding Agent Pi爆火的原因，分享Pi的设计哲学，以及对AI编码、开源、Agent发展的核心判断。
句子级溯源+生成式归因，C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。
2025 智能体元年，Agent 开发平台深度评测报告解读
2025 年 AI 产业两大核心趋势并行，AI Agent 产业化落地提速。国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室发布评测报告，对阿里云百炼等四大 Agent 开发平台从 RAG、工作流能力、Agent 工具调用三大维度测试，为行业选型提供参考。
Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
全球首家具身数据独角兽诞生：光轮智能完成10亿元融资，开启具身数据规模化元年｜甲子光年
具身智能进入数据Scaling Law时代，光轮智能完成10亿融资成全球首家具身数据独角兽。它构建了World-Behavior-Eval数据引擎体系，在多领域获国际交付冠军，客户涵盖顶尖企业，正构建物理AI时代基础设施。
LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。