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GitHub Trending 榜一的开源 Cowork 来了！4天4.5K星，首个多智能体工作流应用！
开源项目Eigent冲上GitHub Trending榜首，4天获4.5K+ Star。它是全球首个多智能体工作流桌面应用，完全开源、支持本地模型，有多种智能体工作流，具备本地优先、并行工作流等特性，提供三种使用模式。
构建 Agent Native 软件的完整技术指南
Dan Shipper 和 Claude 联合撰写构建 Agent 原生软件技术指南，总结如何重新思考软件架构，让 Agent 成软件一等公民。指南源于实战，介绍构建原则、方法、执行模式等，还提及产品影响、移动端挑战及应对。
告别“音画割裂”与“人物崩坏”！AutoMV：首个听懂歌词、卡准节拍的开源全曲级MV生成Agent
现有AI视频生成模型做全曲MV有时长限制、音画割裂和一致性差等问题。AutoMV作为开源多智能体系统，模拟人类影视制作流程，能生成长达数分钟、叙事连贯且音画同步的完整MV。
从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神！首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex，生成效率提4倍
10月29日，Cursor 2.0发布Composer大模型，效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法，如强化学习、平衡训练与推理负载等，还提及未来方向及研发反思。
独立开发者,写爬虫写麻了？这款开源命令行「Katana」帮你全自动扫站
如果你常做站点资产收集等工作，又懒得维护Python爬虫脚本，开源命令行工具Katana会很适合你。它能全面高效爬站，输入输出适配流水线，功能亮点多，不同需求者可按需选用。
鄂维南院士：回国五年，我的探索与思考
鄂维南院士回国五年，推动AI for Science、数据中心AI基础设施建设等多项工作。他分享回国经历、转行感悟，介绍各项目进展，如AI for Science成趋势、九韶内核发布等，也提及面临的问题和挑战。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
太疯狂了！Meta裁员裁到田渊栋头上，连组员一锅端
Meta AI大裁员裁到田渊栋头上，还整组裁。田渊栋在Meta工作超十年，是FAIR研究科学家总监，开发过“Dark Forest”等。他成果多，OpenAI等已在抢人，此次裁员或不简单。