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开源多智能体开发框架：支持MCP、Agent SDK，超2000颗星。
著名企业孵化器Y Combinator支持的开源多智能体开发框架Rowboat，支持MCP服务和Agent SDK，几分钟就能开发复杂智能体工作流。它由Agent、Playground、Copilot组成，还支持创建面向用户的助手，在Github超2000颗星。
具身智能开始卷系统了：RoboFoundry让机器人自主进化
多家国内外高校和机构提出全新具身智能框架RoboFoundry，固定基座模型参数，仅进化模型周边的系统组件，实现具身智能体自主迭代升级，多项基准测试和真机实验性能提升显著。
Snowflake 落地中国两年：迈向智能体企业时代，关键在上下文
本文是Snowflake入华两周年之际，在首次中国站Snowflake World Tour发布企业智能体战略的深度报道，核心提出企业AI落地关键在业务上下文，给出可落地的智能体企业架构，分享多家企业落地实践。
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。
2.1K星CCPM：多Agent任务，流水线一样并行Coding
CCPM基于GitHub Issues + Git worktrees，有严格五阶段流程。多agent负责同一issue不同子任务，实现任务级并行，最高提升3倍交付速度，75%降低Bug率，还能避免上下文丢失等问题，有详细工作流程和命令。
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。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 开源，基于 4B 参数在深度探索任务上表现出色，打破参数壁垒，开源全流程基建，还探索出提升小模型性能的方法。
具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo，这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务，让30个主流策略竞技，结果显示机器人距通用操作差距大。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。