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Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元，这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败，硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法，系统容错率翻倍、完成率跃升，成本大幅降低。跑分追平Codex，还展现出自组织潜力。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
港大开源ViMax火了，实现AI自编自导自演
香港大学黄超教授团队开源ViMax框架，在GitHub获高星标。它借助多智能体协作实现AI自编自导自演视频，突破主流模型在长视频制作的瓶颈，采用多种策略应对技术挑战，不过在多方面仍有提升空间。
程序员都在给AI当“监工”！7万多条编程消息揭开当前编程现状
圣母大学和范德堡大学研究团队剖析超7万条编程指令，揭示开发者与AI编程助手协作现状。开发者多当“监工”，工作从敲代码转向指导AI、诊断错误等，还总结出人机协同的诸多规律。
微信AI绝密计划曝光！但一个前腾讯员工，已经在硅谷做出来了
腾讯正为微信秘密开发AI智能体项目，计划2026年年中灰度测试，三季度全量上线。而前腾讯工程师已在硅谷做出全球首个人类与AI共生社交网络Teamily AI，能让Agent进群协作，有三层架构支撑。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
哈佛《Science》研究：大模型已碾压人类医生！
哈佛医学院等团队让OpenAI o1系列大模型与数百位医生在多项测试中较量，大模型在各项诊断和管理推理任务上全面超越人类专家，不过当下模型处理非文本信号有局限。
阿里开源 Team 版 OpenClaw，5分钟完成本地安装
阿里开源 Team 版 OpenClaw——HiClaw，它是 OpenClaw 超进化版，引入 Manager Agent 角色，解决了 OpenClaw 在安全、多任务协作、移动端体验、记忆管理等方面的痛点，还集成多个开源组件，部署简单，适合开发者和企业。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。