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LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景
LangChain对1300名行业人士调查，揭示AI Agent应用情况。超半数受访者已将Agent投入生产，客户服务、研究与数据分析是热门方向，但输出质量仍是落地最大障碍，成本不再是难题。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。
忘掉《Her》吧，《记忆碎片》才是 LLM Agent 的必修课
文章把电影《记忆碎片》主角莱纳德看作真人版 Agent，结合情节拆解 Agent 上下文工程知识。阐述 Agent 取代 Chatbot 成行业主流，借莱纳德记忆系统说明上下文工程支柱，还指出 Agent 设计漏洞及需反思模块。
Google说，2026年AI Agent会有这五大趋势！
Google Cloud发布2026年Agent趋势报告，认为能改变业务的转折点是Agentic AI，总结了五大趋势，如人人都有Agent、流程自动化等，核心是让员工成Agent管理者和协调者。
打造Jarvis，OpenClaw很野，但Agent Studio简直变态
文章介绍OpenClaw和Agent Studio两个AI Agent项目。OpenClaw能打通AI Agent与多消息应用，适合技术团队搭建基础设施；Agent Studio可打造个人Agent工作台，重点展示其接入企微流程，还介绍四大核心功能。
创业者闭门探讨：Make for Agent ，其实还是 Make for Human
极客公园组织「Make for Agent」主题闭门 Meetup，探讨 Agent 产品做法。交流聚焦 Agent IM、身份、人类介入、商业模式等问题，指出 Agent 需责任型通信、独立身份，产品设计要兼顾人和 Agent 需求，核心是责任设计。
老思维做 Agent，没戏！云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化，自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra，现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争，虽已布局但新开发范式未成型，未来需产业链协作迭代。