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首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
被误解的谷歌和百度。
文章指出大模型竞争短期拼产品体验，长期靠系统化落地能力。谷歌和百度虽被误解，但前者在I/O大会展示AI布局，后者营收利润双增，两家都构建生态，在AI下半场迎头赶上。
开源沉浸式「AI 教师工具」，学生还上什么补习班？
介绍开源项目ChatTutor，它是面向理工科的智能可视化教学助手，结合对话式AI与多类型可视化知识画布，能图文并茂讲解知识点，让复杂知识图形化呈现，提升学习效率，有望推动AI教育落地。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
DeepSeek押注的Harness，被这篇最新综述彻底讲透了
这篇综述讲透了Agent Harness Engineering，CMU等联合提出ETCLOVG七层架构，证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场，介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。
上海OPC社区OpenClaw技术沙龙圆满举办
2026年3月15日，AIGCOPEN等社区联合主办的OpenClaw技术沙龙在上海举办。微软MVP胡浩分享其发展历程与未来理念，苏州蝌蚪文CEO罗聪结合实操讲应用技巧。活动为技术落地提供新思路。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。
马斯克狂烧14万亿，5000万H100算力五年上线！终极爆冲数十亿
马斯克宣布5年内实现5000万张H100的算力，成本超2万亿美元。他已有Colossus超算集群，Grok系列模型也展现强大实力。目前Colossus 2在分批落地，供电采取多元化措施。
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。