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《动手写AI Agent》多模型适配：一套代码跑通三家 LLM
上一章用火山引擎豆包 API 写了能跑的 Agent，但换模型重写代码会混乱。本章用 Adapter 模式解决问题，介绍火山引擎、Claude、OpenAI 三家 API 关键差异，还分析了 Claude 工具调用格式特殊之处。
张鹏对谈李广密：Agent 的真问题与真机会，究竟藏在哪里？
本文是《今夜科技谈》直播沉淀，极客公园整理。拾象科技李广密、钟凯祺从多维度拆解 Agent 真问题与机会，探讨产品、技术路径、商业模式等，指出 Agent 发展方向与挑战。
OiiOii 正式上线：全面接入 Seedance 2.0，做全球顶尖的动画短剧 Agent
Seedance 2.0 虽强大但难用，存在用户量多需排队、未解决叙事问题等状况。OiiOii 正式上线，它是全球首个动画创作 Agent，全面接入 Seedance 2.0，解决上述问题，实测效果佳，价值显著。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
让大模型上车：理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
重磅发布！国家队出手解决企业跨省通信「老大难」，语音识别错误率暴降20%
企业全国语音通信业务曾面临交付周期长、AI应用门槛高的问题。联通云犀平台以「全云化架构+语音AI基座」破局，实现架构重构与AI进化，降低方言识别错误率，在多行业落地降本增效。
深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。