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新闻资讯7

OpenAI 全面拥抱 Agentic-First,实测有点扎心

OpenAI发布GPT - 5.6系列,Sol定位长周期Agent,训练目标转向Agentic - First。但目前难以用上Sol,且其评测数据因计数规则差异大,还出现变身话痨、少说话和干完活难兼顾的问题。

CourseAI
产品应用7

Claude Skills|将 Agent 变为领域专家

今年10月,Anthropic推出Claude Skills能力,可在Claude多产品使用。它是向Agent注入内部知识的标准化方案,与MCP可协同工作,还介绍了实现Agent Skills的方法及主动式智能导购AI助手构建。

阿里云开发者
产品应用8

这个 Agent Team,终于不是"角色扮演"了

作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team,通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试,展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁,是复杂任务兜底系统,而非简单 prompt 编排。

AI产品黄叔
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0day漏洞量产?AI Agent“生产线”曝光

本文探讨AI Agent如何通过多智能体协作系统打造0day漏洞“生产线”,实现自动化漏洞检测。经测试和实战验证,Agent在复杂代码和大型项目中表现超传统工具,提升了漏洞识别效率与准确性。

腾讯技术工程
推荐文章8

AI三问:Agent、LLM、RAG,一文厘清!

文章介绍大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和AI智能体(Agent)三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点,还做了横向对比,给出选用建议,最后提及混合架构与未来趋势。

MCP Lab
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AutoResearch-LLM:让 Agent 接手 LLM 训练优化

本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架,还分享踩坑经验。思路方法与平台无关,可类比到外部环境,适合关注 AI Coding 等的同学。

阿里云开发者
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鹅厂员工怎么看Agent自动持续进化?

落地一个Agent容易,但让其自动持续优化很难。文章分享了9位鹅厂同事对“Agent如何自动持续进化”的看法,如建立评估体系、记录真实任务反馈、结合强化学习等。

腾讯技术工程
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SubAgent 与 Skills:AI Agent 的两种扩展方式

文章介绍了 AI Agent 的两种扩展方式:Skills 是“操作手册”,让 Agent 按需获取知识;SubAgent 是独立“专家助手”,有自己的上下文窗口。还通过给文章配图案例对比两者差异,并给出使用建议。

宝玉AI
推荐文章8

Agent失忆怎么办,Anthropic教你做好工作交接

文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败,Anthropic用Opus 4.5实验发现,问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试,拆分流程,严格规范,提升测试覆盖率。

CourseAI
算法论文7

一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述

本文分享清华关于经验时代,已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力,从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面,还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。

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