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一篇自进化Agents技术最新综述：迈向人工超级智能
LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
李飞飞的World Labs联手光轮智能，具身智能进入评测驱动时代！
李飞飞旗下World Labs与光轮智能联手，瞄准具身智能「规模化评测」问题。World Labs的Marble是生产力工具，而光轮智能有自研仿真技术体系，双方合作让规模化评测成为可能，具身智能迈入评测驱动时代。
端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal，通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱，有价值模型用于轨迹规划，实验在多基准测试表现佳，还通过定性分析验证效果。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
编程智能体的隐藏bug，被上交IPADS团队用数学逻辑给揪出来了
上海交通大学 IPADS 研究团队打造 FM - Agent，实现大规模系统全自动正确性推理。它能从顶尖编程智能体生成的大规模系统中找出隐藏 bug，还提出新规约生成方法，在绝对严谨与工程可用间找到平衡。
OpenClaw安全有救了！不改内核、无视AI内部逻辑，数学级枷锁驯服暴走智能体
OpenClaw等智能体能力强大但有安全黑洞，南方科技大学和香港科技大学团队推出ClawLess框架，从底层系统调用源头扼杀智能体出格行为，通过形式化验证、物理隔离、动态验证等手段保障安全。
满分的「差」，Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》，指出编码智能体奖励设计存在结构性困境，任何奖励信号只是人类意图的‘替身’，验证需成系统与智能体协同演化，并研究多种验证者。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。