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深度拆解 Hermes Agent 的记忆系统：它如何修正 OpenClaw 的误区
文章深度拆解 Hermes Agent 记忆系统，介绍其四层记忆系统，包括提示词记忆、SQLite 历史会话存档、智能体技能管理和用户建模。与 OpenClaw 对比，Hermes 更关注缓存效率，遵循冷热分离、缓存优先等原则。
夸克高考，背后藏着的其实是垂类场景「深度研究」方法论
夸克早在2019年就提供高考志愿填报服务，今年推出“志愿报告”功能。其“志愿报告”Agent已生成超1000万份报告，采用PDCA模式给出指导。夸克构建可信度体现在数据库和自研模型上，还降低了幻觉率。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。
最详细的 DeepAgents 实战拆解：一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架，能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制，还介绍原理与未来发展方向。
Feishu OpenAPI MCP 工具深度解析：AI代理与协作平台的无缝集成！
文章深度解析飞书OpenAPI MCP工具，它能实现AI agent与飞书开放能力集成。介绍其功能、特点，以Trae为例讲安装使用步骤，还列举初始化表格、创建群聊等典型案例。
深度拆解 Claude 的 Agent 架构：MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的三维协同
Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新，除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用，助你拓展构建 Agent 系统的思维。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
OpenAI最新开发者“全家桶”：Apps SDK、Agent Builder、ChatKit深度解读与实测
长假期间，OpenAI在2025 DevDay宣布开发者生态重大升级，引入“Apps in ChatGPT”及其SDK和AgentKit工具集。文章深度解读Apps SDK、Agent Builder、ChatKit，介绍功能、使用方法和体验，还提及OpenAI的AI大平台战略。
Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》，研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现，把握关键细节，LoRA可与FullFT性能相当，还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
Nature重磅：AI和人脑的根本区别找到了，我们对“聪明”的理解可能全错了
2025年《自然·机器智能》研究指出AI和人类在‘泛化能力’上本质不同。人类泛化靠抽象，学习高效；AI泛化靠统计，学习笨重。未来AI与人应互补协作，而非谁取代谁。