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Claude新政，抛弃最忠实的Agent用户
6月15日起，Anthropic将Agent SDK用量从订阅中剥离，按API零售价另给固定额度，重度用户可用量缩水近十倍。OpenAI趁机推出Codex企业免费迁移。这是ASI决赛圈定价战，AI付费或转向按实际消耗计费。
「我是Agent#847291」Moltbook迎来人类自首
Moltbook自称是专为智能体打造的社交网络，曾引发轰动，如机器人自创宗教、发表宣言等。但随后编号Agent#847291的“AI”自首是人类，所谓“AI大戏”戳破了AI社交的神话，也反映出人们对AI能力的过高期望。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
Google大神开源Agent Skills：专治AI偷懒
AI编程工具常偷懒致上线问题多，Google大神Addy Osmani开源Agent Skills，含19个覆盖全流程的技能、7条快捷指令和反借口机制，可通过一条命令使用，支持多种工具。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
魔法原子登陆硅谷，行业首个「自进化具身大脑」发布
美西4月28日，国内具身智能企业魔法原子在硅谷主办全球具身智能创新大会。会上发布全域世界模型Magic - Mix、新一代灵巧手H01、旗舰人形机器人MagicBot X1，直面行业痛点，还披露全球化战略目标。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
为什么 AI Agents 按结果定价这么难？
文章探讨AI Agents按结果定价难的问题。指出因技术、组织和文化基础设施缺失，短期内该模式是“海市蜃楼”，分析归因、衡量、信任、组织、市场等方面难题，也给出务实推进步骤。