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AI Agents，年中总结！
文章梳理6月旧金山AI Engineering World's Fair重磅分享，指出AI Agent发展方向是成为自主处理复杂工作的助手，还介绍了Ambient Agents崛起、Agent UX设计两派观点、训练进入RL时代等关键趋势。
浙大开源HugAgentOS：三引擎一体自进化，每步可归因/回放/回滚
过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
微软发布 Agent 安全框架 MAF
微软发布 Agent 安全框架 MAF，它是 AutoGen + Semantic Kernel 的统一继任者。有三层中间件，对 MCP 采样默认拒绝，还加了工具审批中间件，编排用图模型，为生产环境安全治理设计。
乐鑫开源首个「物联网设备Agent框架」，Claw的风终于吹到硬件上
乐鑫开源首个物联网设备Agent框架ESP - Claw，用C语言重写。它核心理念是对话即创作，可让用户通过聊天定义硬件行为。具备运行效率高、内存占用低等特点，还有多种功能及良好的生态适配性。
跨维智能DexWorldModel斩获榜首，世界模型真正的考场在机器人执行里
今年4月，Generalist AI发布GEN - 1，其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线，多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色，还开源EmbodiChain助力行业。
NUS&复旦&清华：首个系统性大模型Latent Space综述
新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。
4B参数实现理解、推理、生成、编辑一体化！InternVL-U重磅开源
上海人工智能实验室联合多所高校开源多模态一体化模型 InternVL-U，仅 4B 参数，突破现有统一多模态模型瓶颈，在复杂场景超越 14B 级模型，已全面开源，提供推理代码等。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。