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Karpathy：写了20年代码，现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”，一年后弃用。他开源autoresearch项目，让AI Agent自主跑实验，自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”，认为工具虽变，但深度技术专长更重要。
第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事，Anthropic开源的MSM对齐方法，能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调，控制精度高，还研究了最佳实践，将改变大模型对齐流程。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
从browser-use 出发，品 Agent 实现
本文作者以学习总结视角，从browser - use出发解析Agent实现。介绍LLM不同阶段，阐述Agent记忆、规划、工具等要素，通过对话演示和源码分析展示运行机制，还探讨MCP集成和Coze space应用模式。
Agent 护城河：揭秘Harness的三大支柱
上海交大等机构研究者梳理LLM Agent设计逻辑，指出能力正从模型内部流向外部，外部化有记忆、技能、协议三大支柱，Harness负责协调，Agent竞争转向外部化基础设施。
开源真强大，不敢相信，太真实，揭秘8.3k star 开源神器 VoiceCraft 如何封神！！！
VoiceCraft 是多团队合作推出的零样本语音编辑与 TTS 开源项目。它能几秒克隆语音，实现编辑功能，支持零样本文本转语音，在真实场景音频中性能超 XTTS - v2、VALL‑E 等模型，解决了内容创作和编辑痛点。
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
想要「版本」超车，Agent 需要怎样的「Environment」？
AI创企you.com完成1亿美元C轮融资并转型为AI Infra公司。伴随Agentic AI发展，人工智能重心转变，人们开始思考开发适用于现代智能应用的「Agent Environment」及相应AI Infra。
开源即登榜！登顶全球前十AI编程智能体，UCL初创团队开源Prometheus
UCL初创团队EuniAI开源AI软件智能体Prometheus，在SWE - bench Verified上Pass@1达71.2%，成绩入官方主榜。它有图结构推理设计，能理解代码，成本低，官网有Demo展示其工程化能力。