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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。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。
Resolve AI：为什么 AI SRE 领域有望诞生下一代 Datadog
文章分析了 AI SRE 领域发展现状，指出运维侧 AI 变革慢于开发侧。介绍了 Resolve AI 产品，包括多 Agent 机制、应用场景等，还提及融资、客户情况，对比了与 Traversal 差异，探讨了 AI SRE 未来趋势。
游戏行业不缺AI工具，缺什么？腾讯游戏用一场大赛给出答案
游戏行业虽有 AI 工具，但存在结构性错配，缺复合型人才。腾讯 2026 游戏创作大赛升级为开放式孵化接口，开放 AI 工具，设共创赛区，还提供经验传承、奖金及资源对接等，探索人才培养与行业发展。
15个前沿大模型，100个职业场景：谁才是最强AI打工人？
通义千问与港中文联合发布OccuBench，用语言世界模型评测AI Agent职业能力。评测15个前沿模型，发现无全能选手，隐式故障难处理，Scaling定律有效，做Agent和环境模拟器能力不同，还给出具体案例。
柔体操作最缺数据、最怕仿真失真？新研究让布料物理真实再现
上海AI Lab的SIM1研究实现布料物理性质真实再现，解决仿真数据与真实场景对齐问题。它提出real - to - sim - to - real新范式，通过闭环流程生成数据，能扩展轨迹、提升泛化能力，有望重新定义机器人数据天花板。
《动手写AI Agent》流式输出：别让用户干等着
文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。
《动手写AI Agent》50 行代码，你的第一个 Agent
文章教你用50行代码打造能读文件、跑命令、自主决策的AI Agent Ling。介绍用JSON Schema给LLM装工具，通过循环让LLM按需调用工具，还给出运行示例及与Claude Code的对照。
别盯着GPU了，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”
进入2026年，AI系统性能越来越取决于执行与调度能力，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”。目前CPU市场供应紧张，英特尔、AMD、英伟达等大厂应对策略各有不同，智能体时代算力天平正回摆。
帮普通人「驯服」Agent，这支硅谷初创团队冲上了X全球热搜
3月30日，硅谷初创公司Creao AI发布新品CREAO，冲上X平台全球热搜。它让AI根据自然语言描述编写代码，构建可持续运行系统，无需写代码、配工具和调试，填补AI Agent与普通用户间的‘真空地带’。