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Agent 狂欢热潮下的冷思考：为什么规模化落地总是陷入僵局？
Agent热潮下企业规模化落地遇阻，因其与传统AI应用不同，面临弹性、运维和治理挑战。腾讯云Agent Runtime围绕Agent生命周期构建基础设施，覆盖两大核心场景，已获批量验证。
openJiuwen社区首发Team Skills，定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题，指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式，通过Agent Team、Team Skills等能力，解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题，并以旅行规划为例展示实战效果。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。
全球AI芯片被一家味精厂卡脖子？份额超95%，英伟达也得排队抢产能
AI芯片卡脖子节点藏在供应链深处，日本味之素作为全球AI芯片封装关键材料ABF近乎独家供应商，市场份额超95%。英伟达Rubin平台对ABF需求大增，但味之素扩产受工艺良率制约。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。
对话贝陪科技：好的 AI 陪伴产品，应该让 AI 少说话
贝陪科技创始人黄缨宁分享打造儿童AI陪伴产品「可豆陪陪」的经验。产品让AI少说话，激发孩子表达欲，上线150天后留存率达51%。黄缨宁认为AI陪伴要营造成长环境，还介绍产品定位、使用场景、设计思路等。
一个大脑控制所有机器人，真的可能吗？特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线｜GTC 2026
GTC 2026 上，特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题，各公司观点不一，如特斯拉强调端到端，Skild AI 看重通用大脑，反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。
BeyondSWE：AI编程80分是真的强，还是考卷太简单？
前沿模型在SWE - bench Verified测试中得分超80%，但该测试像开卷填空。中国人民大学提出BeyondSWE重新设计评测，规模是前者18倍，模型得分全跌破45%。还提出SearchSWE框架，结果显示搜索与编码能力融合待提升。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。