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Parlant：一个让AI Agent 真正听话的开源框架
AI Agent存在不听话的痛点，Parlant开源框架专门解决此问题。它与传统方法不同，能确保执行规则。具备行为准则、对话流程等功能模块，适用于金融、医疗等场景，已在金融场景落地。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
ChatGPT智能体正式发布，多个创业赛道昨夜无眠
OpenAI正式发布ChatGPT Agent，将思考与执行能力统一，可接管电脑，能处理工作和生活多种事务。它优化后能力达SOTA，但也有风险。这或重塑互联网，让Agent创业者重新审视竞争力。
只用2700万参数，这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型（HRM），该模型仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型，还引入近似梯度等创新设计。
微软开源多智能体自定义自动化工作流系统，加速搭建基于AI的自动化系统
微软开源多智能体自定义自动化工作流系统，可助企业用AI智能体实现复杂组织任务自动化。该方案整合多项Azure服务构建管道，有聚焦核心价值等功能，还给出部署指南与成本估算。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
给 Agent Skills 装上眼睛：MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills，将可复用技能扩展为多模态程序性知识，通过 branch loading 调用视觉证据，在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
养虾时代终结？免部署、7×24小时在线、自进化的“赛博骡子”来了！
全球首个自进化个人AI——MuleRun（骡子快跑）正式发布，免部署、7×24小时在线、可自主进化。它适配个体需求、实现群体智慧共享，能完成多类任务，还保障安全、提供售后。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别？它如何工作？如何快速构建智能体？
文章对比AI智能体与传统AI应用，指出前者更像“乐高积木”，可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环，还给出快速构建通用方法，如明确目标、选框架等。
天选Windows打工AI来了！实测完Claude Cowork国产版：超顶
硅谷Claude Cowork出圈后，国产昆仑万维Skywork桌面版登场。它支持模型自由切换、海量Skills集成，实测任务完成率高、速度快、有自纠错机制，依托上下文能力升级，是国产AI创新力量的展示。