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接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
DeepSeek Harness 入选项目疑似曝光，不选万星「花瓶」，死磕 Agent 基建
昨晚 DeepSeek V4 Pro 发布，欲迈向“工业级 Agent 生产线”。网上爆出 DeepSeek Harness 内测入选项目名单，筛选重实用功能，多集中在 MCP 插件、Coding Agent 等赛道，还介绍了部分入选项目及战略意图。
Langchain 、 Manus 组了一个研讨会：Agent越智能，死得越快！
Langchain工程师Lance Martin和Manus创始人Peak季逸超研讨Agent，指出Agent越智能死得越快，原因是疯狂调用工具致上下文过大。还介绍解决方案，如压缩与总结不同，Manus做减法架构更优。
Agent产品，快者为王？Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来：面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会，两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈，分享Agent未来、相关合作等话题，还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度，指出开发中‘简单’是假象，复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点，通过案例说明其落地困境，提出将其视为系统组件，先求稳定可靠，还提及开发思路、模式及最新进展。
Agentic AI 时代，软件工程如何被重塑｜QCon北京2026即将开幕
QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办，以“Agentic AI时代的软件工程重塑”为主题。大会有主题演讲探讨Agentic AI边界，设多个专题解析工程化核心，还关注AI向物理世界延伸，讲师分享一线实践经验。
行业迎来大洗牌！4万 Agent 挤进一个机柜，AI Infra 要如何构建？
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后，AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断，Agent 迫使 AI 基础设施重新分工，带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
AI实践｜基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent
本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现，涵盖配置、访问方式，还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。