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更可靠的主播助理：淘宝主播Agent的Harness工程实战
文章聚焦淘宝主播Agent的Harness工程实战。介绍了Harness基础定义与分层结构，阐述上下文工程、工具调用等八项实战内容，还提及记忆体系特色，强调Harness工程是让主播Agent可用、可控、可演化的关键。
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
《动手写AI Agent》多模型适配：一套代码跑通三家 LLM
上一章用火山引擎豆包 API 写了能跑的 Agent，但换模型重写代码会混乱。本章用 Adapter 模式解决问题，介绍火山引擎、Claude、OpenAI 三家 API 关键差异，还分析了 Claude 工具调用格式特殊之处。
Copilot 创始工程师：大多数 AI 编码“就像开着法拉利去买牛奶一样”
GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正构建智能编码工具 IBM Bob，已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码像开法拉利买牛奶，Bob 会按需调度模型，他还谈及智能体市场变化与风险。
张鹏对谈李广密：Agent 的真问题与真机会，究竟藏在哪里？
本文是《今夜科技谈》直播沉淀，极客公园整理。拾象科技李广密、钟凯祺从多维度拆解 Agent 真问题与机会，探讨产品、技术路径、商业模式等，指出 Agent 发展方向与挑战。
OiiOii 正式上线：全面接入 Seedance 2.0，做全球顶尖的动画短剧 Agent
Seedance 2.0 虽强大但难用，存在用户量多需排队、未解决叙事问题等状况。OiiOii 正式上线，它是全球首个动画创作 Agent，全面接入 Seedance 2.0，解决上述问题，实测效果佳，价值显著。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。