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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。
你奶奶也能看懂：DeepSeek-OCR的秘密。
本文介绍DeepSeek-OCR，它并非普通OCR工具，而是用“上下文光学压缩”将大量文本信息转为少量视觉Token。其架构含编码器和解码器，压缩效果惊人，重新定义AI“记忆”，或改变AI认知方式。
2篇最新论文，把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高，文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式，阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制，还提及开源系统亮点及相关论文。
个体如何实现主权AI
文章指出越依赖AI，越要考虑‘主权AI’问题。对个体而言，实现主权AI核心是掌握自身数据等，能随时换底层模型，还介绍积累的四类资产、微调顺序及现实路径。
Claude爆火研究漏引华人团队成果，已挨打立正道歉
Anthropic新论文研究Claude“情绪机制”，漏引华人团队Chenxi Wang去年10月论文。经沟通，A社已道歉并更新博客引用。华人团队论文首篇系统研究LLMs情绪机制，解答核心问题，成果显著。
别再手动百度了！让 AI 帮你“开挂”搜全网，效率 x10
随着DeepSearch问世，搜索模式正从传统网络搜索向智能体搜索转变。文章拆解Search Agent核心模块，围绕制定任务、搜索、优化、应用和评估分析，介绍各模块特点、架构及优化方向等。
AI生成操作系统新突破！上海交大提出文件系统开发新范式：从此只需写规约
上海交大IPADS实验室团队在自动生成操作系统核心组件上有新突破。面对大模型生成操作系统的难题，提出SysSpec新范式，以规约指导生成，并配套工具链，构建SpecFS文件系统，开发效率提升3 - 5倍。
打破瓶颈，让RAG学会思考：中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下，推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner，在BRIGHT基准测试中刷新纪录，还将开放相关代码等推动研究。
LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了？
当前智能体范式转变，AI Memory 成核心基石，分化为「Agent Memory」与「LLM Memory」。开源项目 OpenClaw 引发热议，其「长效记忆」让 AI 记忆问题形成边界，不过 LLM Memory 仍面临挑战。
杜克大学、Zoom推出LiveMCP‑101：GPT‑5表现最佳但未破60%，闭源模型Token效率对数规律引关注
杜克大学与Zoom研究者推出LiveMCP - 101，这是针对真实动态环境的MCP - enabled Agent评测基准。含101个任务，实验显示先进模型成功率低于60%，研究为提升Agent能力提供改进方向。