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实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7：国产Agent模型的天花板？
AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7，从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试，发现其表现出色，虽有不足，但在多维度已是国产模型天花板。
卷赢OpenAI也没用！Salesforce用100万次对话揭秘：AI Agent最大的坑，根本不是技术！
Salesforce处理超100万次AI Agent与客户对话后复盘，指出行业追求“全自动化”是陷阱。AI Agent不仅要融合非结构化和结构化数据，还需提升人工介入率，遵循“同理心优先”原则。
“老中间件”自救：昔日并发王者、十五年开源老将全力押注Agentic AI找活路，转型做 Java 版 LangChain
7月14日，老牌开源中间件Akka发布Agentic Platform，向AI驱动型系统转型。其运营曾面临挑战，现全力押注Agentic AI，认为这是第五次计算浪潮，将构建比Langchain更丰富的功能集。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
GitHub 上 6.4 万标星的 Hermes Agent，比 OpenClaw 响应快太多！还会成长进化！
AI Agent领域热闹，OpenClaw有响应慢等问题。Nous Research今年2月开源的Hermes Agent爆火，获64.8K Star。它是自学习型AI智能体，有六大核心特性，支持换模型，更新快，还支持一键安装。
“现阶段就差数据了”Figure 03登《时代》最佳发明榜封面，CEO放话了
刚发布Figure 03的Figure公司，其CEO Brett Adcock在《时代》采访中称现阶段机器人缺数据。此言论引发争议，他亲自反驳质疑，还阐述公司目标、安全考量及对机器人市场需求的乐观预期。Figure 03登上《时代》2025最佳发明榜封面。
英伟达护城河被AI攻破，字节清华CUDA Agent，让人人能搓CUDA内核
近日，字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核，性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集，介绍系统管线设计、训练流程，实验结果佳，但有未对比复杂编译器等局限。
你那上万行Agent代码都是垃圾！Browser Use作者骑脸输出，开源了Manus级内核。
Browser Use作者Gregor Zunic称上万行Agent代码是垃圾，提前开源驱动BU.app的Agent内核。其核心仅一个for循环，理念是价值在模型非代码，还介绍三大支柱，使用方便，项目大道至简。