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Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代，多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory，用Vibe Graphing编排多智能体系统，融合多种开发方式，有全栈可视化等优势，还给出实用案例和开源代码。
Skill vs App：一场入口范式的争夺
量子位举办的「龙虾时代，Skill会吃掉App吗？」主题沙龙上，多位从业者围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题展开讨论。指出Skills不会完全干掉App，App会以Skill形式继续存在并进化，还探讨了App在AI时代的多种走向及面临的问题。
从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
面壁智能开源 EdgeClaw，一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
当下AI Agent端侧常被忽视，数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw，以三级安全和性价比感知协同机制，解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
AI开始学会合作？！实测4大多Agent体=10个打工人
Agent热潮进入多智能体时代，多款产品涌现。鲸哥测评了它们在商业计划、运营设计等四大场景表现，总结各产品亮点与不足，指出多Agent正推动大模型向“协作式智能群体”演进。
为什么你的 AI Agent 总是用不起来？答案在 Skills
文章围绕AI Agent的Skills展开，介绍其范式价值，如从“单一智能”到“模块化智能”；还提及知识沉淀、跨平台能力迁移等作用，以及对人机关系、人力市场与劳动结构的影响。
Multi-Agent记忆系统MIRIX：比RAG性能飙升35%，存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限，MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成，支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异，为记忆增强型LLM智能体设新标准。
跳出超级 App 之争，鸿蒙系统级智能如何改写 AI 赛道规则？
2025年AI热潮转向落地场景深耕，华为鸿蒙在终端操作系统层面开辟新赛道。其通过鸿蒙智能体框架打破‘APP孤岛’，走‘C+B’差异化路线，还推出开放平台等繁荣生态，推动终端智能化迈进。