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Agent记忆系统：6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代，记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾，作者提出全面AI记忆研究框架，对记忆表示分类，引入六种基本记忆操作，并映射到多方面，还阐述各部分具体方法。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
年轻人的第一个爱马仕
AI圈的Hermes是Nous Research开发的开源Agent框架，GitHub星数超35000。作者写76页《Hermes Agent从入门到精通》，介绍其设计思路、使用方法等，中英文版可在GitHub免费下载。
速度提升，能力却暴跌？扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。
ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架，构建标注管线，设计AgenTracer - 8B模型，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。
无需训练，即插即用：西湖大学发布世界模型WorldForge，让普通视频模型秒变「世界引擎」
自Sora亮相，AI视频可控性成瓶颈。西湖大学AGI实验室团队提出WorldForge框架，在推理时为视频模型注入「时空几何」，无需训练，实现单图360°环绕视频生成和视频重运镜等，降低创作门槛。
AgentAuditor: 让智能体安全评估器的精确度达到人类水平
LLM智能体进化为“行动派”，但自主权带来安全问题。现有评估基准缺乏有效精准评估器，研究者推出AgentAuditor框架及ASSEBench基准，让LLM评估器精确度达人类水平，为构建可靠智能体提供工具。
1.1K Star！告别单打独斗！让 AI 自己组建开发团队，自动分工、沟通、合并成果！
当前单个AI Agent编程有局限，遇到复杂项目力不从心。开源项目ClawTeam-OpenClaw是多智能体群智协作框架，让AI团队协作，解决了单个AI上下文窗口有限等问题，还具备自组织、工作区隔离等亮点。