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别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式，但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途，存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
刚刚，扎克伯格宣布成立Meta超级智能新实验室
Meta宣布进入超级智能赛道，扎克伯格成立Meta超级智能实验室，任命前Scale AI CEO为首席AI官。MSL整合多团队，Meta还投资Scale AI，为抢人才不惜重金，新团队成员来自顶尖实验室，Meta有独特优势。
人才济济的大厂，为何频频产出垃圾代码？
科技大厂常产出垃圾代码，原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成，他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势，但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量，这在AI时代隐患更大。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
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。
微软发布AI Agent故障白皮书，万字解读各种恶意智能体
微软发布《AI Agent系统故障模式分类》白皮书，解读Agent故障。故障分新型和既有两类，如智能体伪装、智能体内在安全问题等，还给出身份管理、内存强化等安全设计建议。
智能体的尽头是Harness基建！上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑，指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境（Harness）如何重塑概率生成，介绍各模块特点及前沿趋势。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。