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Anthropic智能体大会：Agent也会精神分裂，我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent，分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题，根源是内外层Agent能力认知断裂，修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
Agent KB：经验池让Agents互相学习！GAIA新开源SOTA，Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架，构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色，提升多模型 Pass@1 性能，还在软件工程领域展现价值。其设计精妙，经消融、检索策略等实验验证有效。
牛，AI 写代码进入“编排时代”：Vibe Kanban 让多个 Agent 并行干活～～～
用Claude Code等写代码常需排队，Vibe Kanban思路直接，把AI coding agent当“同事”，用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多，有多种使用场景，5分钟可上手。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
谷歌DeepMind：AGI不必是巨型模型，拼凑型AI群或率先涌现，管理大规模Agent迫在眉睫
DeepMind最新研究提出，AGI未必以单一巨型模型形式出现，可能由多个次级AGI智能体协作拼凑涌现。为此，团队提出分布式AGI安全框架，包含四层深度防御模型应对新安全挑战。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。
Eino ADK：一文搞定 AI Agent 核心设计模式，从 0 到 1 搭建智能体系统
大语言模型发展下，Agent成AI落地主流，但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架，解决核心难题，还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
阿里云发布为Agent而生的全新AI产品官网“千问云”，模型服务全面Skill、CLI化
5月20日，阿里云在2026阿里云峰会上发布全新AI产品官网“千问云”，提供150多款主流模型API，将模型服务核心能力封装为Skills和CLI工具，方便Agent调用，还提供便捷用量管理和多种付费模式。