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给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案

现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。

Anthropic的Claude Code发布4个月吸引11.5万开发者，一周处理1.95亿行代码。它集成Claude Opus 4模型，功能实用，口碑好，让开发者觉得物有所值，反映开发者对AI编程工具接受度提升。

最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。

当前多数AI电影生成系统难达‘专业级’，香港大学推出FilMaster系统。它融合摄影语言与后期制作流程，分两阶段创作电影，能生成高质量作品，但高级后期制作技术未纳入。

华为首次亮相数字化风洞虚拟环境平台，可在训推复杂AI模型前“彩排”，小时级预演万卡集群。其包含Sim2Train、Sim2Infer、Sim2Availability，分别解决训练、推理、高可用问题。

腾讯集团汤道生在 5 月 21 日峰会表示，生成式 AI 可用性质变，腾讯会加大投入，业务全面拥抱 AI。还提出‘四个加速’打造‘好用的 AI’，并介绍混元大模型、智能体等应用成果。

9月1日，Anthropic发布Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1，二者用相同底层模型，区别在安全限制和开放范围。Fable面向订阅用户和企业，Mythos仅向少数审核机构开放，此次还尝试新的开放方式。

AI 时代，Agent 产品虽强但普通用户使用门槛高。本文详细介绍腾讯 Marvis，它能让 AI 直接理解电脑，可执行多项任务。作者实测 6 个任务展示其功能，认为它是面向普通用户的系统级 AI 管家。

4月30日DeepSeek发布多模态论文，核心是“视觉原语”，让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的，但补课方式反共识，不堆分辨率堆指代精度，效率高，拓扑推理成绩领先。

作者开源了名为洁癖.Skill的工具，它能在Agent完成功能或解决BUG后，自动审查项目文档体系和记忆文件并迭代，适用于Claude Code、Codex等四个平台，解决上下文混乱问题，让Agent越用越聪明。