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RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。
忘掉《Her》吧，《记忆碎片》才是 LLM Agent 的必修课
文章把电影《记忆碎片》主角莱纳德看作真人版 Agent，结合情节拆解 Agent 上下文工程知识。阐述 Agent 取代 Chatbot 成行业主流，借莱纳德记忆系统说明上下文工程支柱，还指出 Agent 设计漏洞及需反思模块。
Google说，2026年AI Agent会有这五大趋势！
Google Cloud发布2026年Agent趋势报告，认为能改变业务的转折点是Agentic AI，总结了五大趋势，如人人都有Agent、流程自动化等，核心是让员工成Agent管理者和协调者。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
打造Jarvis，OpenClaw很野，但Agent Studio简直变态
文章介绍OpenClaw和Agent Studio两个AI Agent项目。OpenClaw能打通AI Agent与多消息应用，适合技术团队搭建基础设施；Agent Studio可打造个人Agent工作台，重点展示其接入企微流程，还介绍四大核心功能。
有了它，太丝滑啦，5.3k Star ai-memory！！！
Claude Code 与 Codex 切换时需重述项目情况，5.3k Star 的 ai-memory 解决此问题，它将 Agent 生命周期信息整理成可 Git 管理的 Markdown Wiki，提供可审计的交接班机制。
创业者闭门探讨：Make for Agent ，其实还是 Make for Human
极客公园组织「Make for Agent」主题闭门 Meetup，探讨 Agent 产品做法。交流聚焦 Agent IM、身份、人类介入、商业模式等问题，指出 Agent 需责任型通信、独立身份，产品设计要兼顾人和 Agent 需求，核心是责任设计。
Agent 走向具身世界：从语言智能到机器人「大脑指挥官」
华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统，解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能，由 Coding Agent 决策，还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块，促进策略协同，推动具身智能发展。
老思维做 Agent，没戏！云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化，自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra，现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争，虽已布局但新开发范式未成型，未来需产业链协作迭代。