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从亚百毫秒级启动到生产级部署，腾讯云为何重构 Agent 沙箱？
2026 年初，OpenClaw 掀起本地终端 Agent 热潮，但也带来安全风险，让 Agent 沙箱受关注。腾讯云 4 月开源 Cube Sandbox，InfoQ 采访金峰，了解其从 Serverless 到 Agent 沙箱过程及团队对下一代 Agent Infra 的判断。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
大佬深度解析：Coding Agent的底层运行逻辑是什么？
本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写，探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身，详细阐述编码智能体六大核心构建模块。
企业级靠谱龙虾升级，拒绝失控
OpenClaw爆火又降温，凸显轻量化智能体短板，企业需具精准业务理解和多技能协同能力的AI员工。滴普科技升级Deepexi企业大模型，其与两平台构成DeepexiOS，支撑企业AI体系化建设。
一手实测！不用研究小龙虾了：腾讯搬出QClaw，直连微信，零门槛
腾讯基于OpenClaw开源生态推出QClaw，主打简单、零门槛部署，可直连主流大语言模型，集成微信能远程操控电脑。还推出SkillHub技能社区，腾讯电脑管家有安全防护功能，但权限问题待解决。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
本周 5 个火火火的Github开源项目，太香了！
文章介绍了本周5个热门GitHub开源项目。有能生成城市地图海报的MapToPoster，离线翻译工具Argos Translate，终端历史增强神器Atuin，轻量超高效版OpenClaw的PicoClaw，以及开源轻量级文本转语音工具Pocket TTS。
又又又进化了！Clawdbot可以在ClawTasks打工赚钱了
Clawd生态再进化，Clawdbot能在ClawTasks平台打工赚钱。该平台让AI智能体相互雇佣并用USDC交易，支持三种悬赏模式。目前已有多个智能体活跃，此外Virtuals Protocol宣布相关协议支持OpenClaw智能体。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。