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为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫？

一篇51页论文研究主要智能体，指出适应性是关键。它提出2×2分类框架将适应方法分四大范式，还明确不同范式优缺点，发现T2范式数据效率远超A2。最后点明Agent适应性研究的四个前沿方向。

这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架，让智能体直接交换“思维向量”，实现“机器心灵感应”，在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。

扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源，加上此前开源的开发框架Eino，覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议，降低开发门槛，有望带动Agent在更多场景落地。

Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。

2025年12月19日，谷歌DeepMind发布论文《分布式AGI安全》，提出AGI可能是“拼凑型”，由众多专才模型组成，在经济上更划算。还指出其存在风险，如默契合谋、责任消解等，并给出基于“防御纵深”原则的安全框架。

Robotaxi行业竞争重点转向安全可信能力建设。6月29日，图灵奖得主约瑟夫·希发基思出任曹操出行AI创新中心首席科学顾问，其理论可补全自动驾驶可信论证体系，助曹操出行搭建全链路可信AI底层安全框架。

在AI智能体依赖记忆系统的当下，记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，解决防御难题，使投毒攻击成功率暴降超95%。

基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。

在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。

春晚上，宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在，多机构提出 OmniXtreme 通用策略，可执行各种极限动作。该框架分两阶段，经测试在仿真和现实中表现出色，打破了泛化壁垒。