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《动手写AI Agent》多模型适配:一套代码跑通三家 LLM

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张鹏对谈李广密:Agent 的真问题与真机会,究竟藏在哪里?

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Anthropic最新研究:Claude存在神秘J空间,与人类心智高度相似

Anthropic研究团队在Claude中发现类似人类大脑工作机制的J空间,它存在于模型神经激活中,能让模型默默思考。失去J空间Claude在多步骤推理任务表现变差,还可暴露模型意图,团队已创建演示工具JLens。

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作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。

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Agent开始“自我进化”:会出题、会反思,还会自己长出新技能

文章围绕自进化Agent展开,介绍其概念、受重视原因及三大技术路线,涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比,指出研究空白如总结者训练等,最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。

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Anthropic偷偷在Claude Code中植入了隐形代码,只为识别中国用户

近期Claude大面积封号,国内用户几乎被封完。Reddit大佬逆向Claude Code发现,其会静默读取本地信息,通过操作系统时区和环境变量识别中国用户,用隐写术传输标记数据,引发开发者不满。

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mem0项目推出OpenMemory MCP,这是专为兼容MCP的AI客户端设计的私有记忆层,能解决跨AI工具的Context共享问题。它强调隐私和本地控制,功能实用,获用户积极反馈。

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产业级 Agent 如何破局?百度吴健民:通用模型难“通吃”,垂直场景才是出路

InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻;通用模型难“通吃”,垂直场景定制模型是关键;多模态未实现统一建模,分开优化效果更好。

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面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call

本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。

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深度拆解 Muse Glimmer,24GB 显存跑 30B Agent,Meta 到底做了什么?

昨天,Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer,支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放,有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开,在多方面做了取舍。

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