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一个任务50次调用，成本狂砍90%？Manus首次公开上下文工程秘诀，一堆反复重写换来的教训

Manus项目团队分享上下文工程秘诀。他们押注于此，使产品发布改进更快。还阐述围绕KV缓存设计、掩码非移除工具、用文件系统作上下文等原则，助构建AI Agent者少走弯路。

OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic联合发表立场文件，提出CoT监测概念，认为是控制AI Agent核心方法。探讨其潜在机遇、局限，还提及不同公司对CoT监测的不同态度，如OpenAI乐观，Anthropic焦虑。

世界变化快，AI领域新概念不断。秘塔在上线“浅度研究”五个月后，将其升级为“深度研究”。该模块最初由OpenAI推出，秘塔版可免费公开访问，准确率优，还让研究过程可见。

Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。

中国科学院天津工业生物技术研究所提出新技术，首次构建体外转化系统，打通“CO₂→甲醇→蔗糖”合成路径。绕过植物光合作用制糖，能耗低、效率高，对解决全球变暖、粮食危机有启发。

最新研究显示，MCP协议存在重大漏洞，攻击者可利用LLM的指令/数据混淆漏洞直接访问数据库。研究者基于Supabase搭建系统演示攻击过程，还给出降低风险的解决措施。

特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。

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。

弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。

普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出全球首个历史领域评测基准HistBench及AI助手HistAgent。HistBench含414道题，能检验AI深度认知能力；HistAgent集成多种工具，在测试中表现优异。