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IJCAI 研究卓越奖得主 Nick Jennings：一个智能体的聪明，不如一群智能体的相遇｜IJCAI 2026
8月18日，IJCAI 2026大会上，研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程，指出当下智能体AI火热，它并非新概念，而是经数十年积累。还分享经验，展望从智能体到智能社会的未来。
「一脑多形」圆桌：世界模型、空间智能在具身智能出现了哪些具体进展？｜GAIR 2025
在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛的圆桌论坛上，高飞、金鑫、王靖博三位学者围绕具身智能、空间智能、世界模型等话题展开讨论，探讨研究进展、挑战与机遇，还谈及创业和数据获取等问题。
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
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。
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。
小米陈龙团队首作：统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文，提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先，其四阶段训练框架打通两领域边界，为行业提供新范式。
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。