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2026，做Agentic AI，绕不开这两篇开年综述
2026年Agent迈入科研&落地深水区，推荐两篇开年必读综述。一篇剖析Agentic AI范式演进与挑战，另一篇拆解AI Agent系统架构，还给出范式演化、工程骨架等内容及未来科研优先级。
当 Kanban 不再管理人：Routa Kanban 如何管理 Agent Team
本文探讨了 Routa Kanban 如何管理 Agent Team，指出在 AI4SE 时代，多 Agent 协作进入日常软件交付需建设管理界面与工程护栏。Routa Kanban 把多 Agent 协作推进到‘管理驱动’，其价值在于将隐性约束显性化。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架，能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作，可让多 Agent 高效协作，避免上下文丢失和任务冲突。
开源Agent模型榜第一名，现在是阿里通义DeepResearch
阿里开源首个深度研究Agent模型通义DeepResearch，在多权威评测集上超越多个Agent模型。它采用多阶段数据策略，有两种推理模式，革新训练流程，已赋能高德出行Agent和通义法睿等应用，且模型等均已开源。
当AI Agent遇到资本，为什么Genspark 能突出重围
文章讲述Genspark在AI Agent赛道的发展。它由景鲲创立，从AI搜索转向Agent，虽人气略逊Manus，但通过制造话题、快速迭代产品、合理团队构成突出重围，估值达12.5亿美元，还探讨了Agent公司被大厂收购的可能。
不是，高考刚结束，高考报志愿的Agent也来了？
夸克官宣夸克高考志愿大模型，虽未多提Agent，但作者认为其比Agent还Agent。该模型免费，以Qwen为基座，结合高考知识库，能生成详细志愿报告，考虑多方面需求，助力学子报志愿。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。
AgentA/B：用AI模拟用户，真人AB测试或将成为历史
宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架，用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为，成本低、速度快，还能绕开真实流量测试。虽有人质疑，但它或改变传统AB测试。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。