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76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
本文围绕在 ReactAgent 中引入并实践 HITL 机制展开，介绍实现方案与代码设计。分析无通用人机协同时的问题，阐述 HITL 核心要点、实现效果与细节，还探讨 Agent 演进与工程设计模式的关联。
一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：生成式 UI 与集成 Human-in-the-Loop【下】
文章延续上篇Demo，探索CopilotKit在重要场景的应用，如基于Agent的生成式UI、HITL人类参与流程等。展示了相关实例操作步骤与前端效果，指出其为构建智能应用奠定基础，降低AI融合门槛。
把大厂 10 年的职场经验，做成了一个「Coze Skill」—— 扣子 2.0 深度实测
作者实测扣子 2.0，介绍其「技能商店」功能，可将专家方法论封装成技能供调用。通过简历诊断、画架构图、生成 GEO 稿件三个场景展示提效作用，还提及「长期计划」功能，称扣子定位职场 AI，降低使用门槛。
突发！谷歌 AI 大换血：Hassabis 卸任 CEO、Jeff Dean 离职创业
谷歌 AI 高层大换血，Demis Hassabis 卸任 Google DeepMind 的 CEO 转任主席兼 Alphabet 首席科学家，传奇工程师 Jeff Dean 离职创业，创办 Discovery Loop 做「自动化科学发现」。
1.3万人收藏的 OpenHarness！港大开源轻量级 Agent 基础设施，兼容性拉满！
近期，香港大学数据科学学院团队开源项目 OpenHarness，它是 Agent 基础设施，有 Agent Loop、工具箱等亮点，功能特性丰富，支持多种大模型提供商，还提供多种安装和配置方式。
Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南来了。
文章从实用角度出发，对Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五款主流平台进行详细功能对比，结合真实使用体验和应用场景，为不同需求者提供选择指南，还给出选型考量要素。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0：给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
这家公司，“杀死”了他们的 AI 应用
脸谱心智（FaceMind）虽未关停「叠叠社」AI 应用，但开始押注底层世界模型研究。其论文提出 Looped World Models，带来 100× 参数效率提升，强调 AI 可靠更深内部推演获得能力，指出只做应用不够。