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摩尔线程背后大赢家：早期投资人回报已超6200倍
摩尔线程今日登陆科创板，市值达2800亿。其自创立受资本关注，融资超百亿。沛县乾曜早期190万投资增值超6200倍。虽曾遇美国制裁危机，但仍业绩增长，彰显了国产GPU企业的突围能力。
打造你的第一个 AI 智能体：一条清晰的实战路径！
作者发现很多人构建 AI 智能体常半途而废，给出实战路径：先挑极小明确问题，选基础大模型，决定交互方式，搭建骨架工作流，谨慎加记忆功能，配能用界面，小步快跑迭代，控制好范围。
什么都不做就能得分？智能体基准测试出现大问题
随着AI智能体走向实际应用，其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多，如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单，还揭示主流基准测试诸多问题。
从0到1搭建生产级Agentic AI系统：踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目，指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计，还给出工程化落地避坑指南。
MetaGPT 用户智能体发布，开启端到端自主软件测试新范式！
当前AI软件领域代码生成智能化发展快，但测试验收仍靠手动，效率低。MetaGPT推出用户智能体，研究团队发布RealDevWorld框架和AppEvalPilot实现端到端自动化评测，解决复杂软件质量评估难题。
加入Meta近一年，亚历山大王回应：超级智能之前，AI终局未定
亚历山大·王加入Meta近一年后携Muse Spark模型回归，回应诸多争议。他指出Llama 4发展不符要求，Meta缺超级智能信仰。介绍了Meta超级智能实验室架构原则，还谈到算力分层、模型福利等内容。
最详细的 DeepAgents 实战拆解：一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架，能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制，还介绍原理与未来发展方向。
拆解腾讯智能体战略：自身验证，开放能力，生态放大 | 甲子光年
文章指出智能体成企业战略议题，但落地有场景复杂、知识专业和工程化挑战。腾讯云以全栈方案应对，用开发平台、行业适配和生态共建助力企业，多个行业已有成功落地案例。
特斯拉Dojo超算团队突然解散！20人骨干被老领导打包带走
特斯拉曾为Dojo项目投入超10亿美元，虽有诸多规划，但2025财报不再提及，项目停滞。现Dojo团队解散，前负责人创办DensityAI，约20名成员加入，剩余员工将内部转岗。
6.5k星！轻量级多智能体对话编排框架Agent Squad
Agent Squad是轻量级多智能体对话编排框架，有6.5k星。它能管理多AI代理、处理复杂对话，具智能意图分类等特性。新SupervisorAgent可协调多专业代理，还有演示应用及多种使用示例。