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从入门到用好 Agent Skills，看这一篇就足够了
文章是全面的 Agent Skills 中文指南，介绍其架构理念、机制、开发指南等。Claude Skills 价值被低估，它像通用 Agent 扩展包，非技术人员也能开发，还探讨了使用、开发时机与核心运行机制。
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
火山引擎发布豆包大模型1.6，加速Agent大规模应用
6月11日，火山引擎举办Force原动力大会，发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等，升级Agent开发平台。豆包1.6表现优异，应用广泛；Seedance 1.0 pro评测领先。还通过创新定价等推动Agent规模化应用。
MiniMax 上市后的第一个开源：给 Coding Agent 立个规矩
2026 年初 MiniMax 成功上市港股，市值达 1100 亿港币。其上市后首个开源项目 OctoCodingBench 聚焦 Coding Agent 评估，解决规则复杂时 Agent 合规问题，为其立规矩，有重要社区价值。
都说记忆是Agent标配，但MemSyco发现漏算了一件事
厦门大学与吉林大学的最新研究指出，随着大模型Agent具备长期记忆，虽成为“长期协作者”，但也出现Memory-Induced Sycophancy问题。为此提出MemSyco - Bench评测基准，经实验得出多项发现，指出Agent Memory关键瓶颈转变。
从 ReAct 到 Ralph Loop：AI Agent 的持续迭代范式
文章围绕AI Agent持续迭代范式展开，指出AI编程助手现存过早退出等问题，介绍了Ralph Loop范式，阐述其核心要素、原理、优势，对比与传统智能体循环差异，还给出使用最佳实践、适用场景与建议。
从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解
文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。