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基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
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。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
给 OpenClaw 再加一道安全护栏
为保障智能体安全，开发了SKILL，覆盖安装前到运行中的全生命周期。安装前进行九类风险检查，运行时有guard机制，从六个方面看风险，设四层风险分级和输入信任等级，目标是让智能体更可控。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
一个让 AI 智能体（AI Agent）工作更出色的绝妙方法，简单到令人惊讶：只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为，提出MBTI-in-Thoughts框架，在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格，其行为会改变，还经测试验证，有广泛应用前景。
专访中科第五纪黄岩：在具身智能的狂热中，做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩，他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份，技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈，推出超少样本大模型等成果，在商业落地表现出色。
别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
地球级AI智能体爆诞！谷歌地球开外挂，一夜为20亿人洪水预警
谷歌结合世界建模经验与Gemini推理能力，升级Earth AI。它是地理空间AI模型和数据集，可自动连接不同地球AI模型。谷歌还推出新成果，如新一代影像与人口基础模型、空间推理智能体，可用于灾害预警等。