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Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
从工具到生命形式：OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播邀业内专家探讨 OpenClaw 落地难点。专家认为，这波 Agent 热潮验证了复杂工作可被系统承接，也指出 OpenClaw 虽非生产级产品，但推动了全民 Agent 浪潮，同时探讨了模型与编排层结合、记忆系统等问题。
从入门到用好 Agent Skills，看这一篇就足够了
文章是全面的 Agent Skills 中文指南，介绍其架构理念、机制、开发指南等。Claude Skills 价值被低估，它像通用 Agent 扩展包，非技术人员也能开发，还探讨了使用、开发时机与核心运行机制。
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
火山引擎发布豆包大模型1.6，加速Agent大规模应用
6月11日，火山引擎举办Force原动力大会，发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等，升级Agent开发平台。豆包1.6表现优异，应用广泛；Seedance 1.0 pro评测领先。还通过创新定价等推动Agent规模化应用。
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。
MiniMax 上市后的第一个开源：给 Coding Agent 立个规矩
2026 年初 MiniMax 成功上市港股，市值达 1100 亿港币。其上市后首个开源项目 OctoCodingBench 聚焦 Coding Agent 评估，解决规则复杂时 Agent 合规问题，为其立规矩，有重要社区价值。
浙大彭思达团队 × 理想最新研究：直面高分辨率深度的细节缺失
现有高分辨率深度估计方法在实际使用中存在局限，浙江大学彭思达团队联合理想研究团队提出论文《InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields》，构建实验验证了InfiniDepth在多方面的有效性。
Claude Code发布Agent View，多任务流的ADHD患者有救了
Claude Code发布Agent View，它像给Claude Code的tmux，能将多个Claude会话状态分类展示，帮用户分配注意力。它把Anthropic内部工作流产品化，有会话与窗口解绑、工作树隔离等设计。