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微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7：国产Agent模型的天花板？
AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7，从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试，发现其表现出色，虽有不足，但在多维度已是国产模型天花板。
卷赢OpenAI也没用！Salesforce用100万次对话揭秘：AI Agent最大的坑，根本不是技术！
Salesforce处理超100万次AI Agent与客户对话后复盘，指出行业追求“全自动化”是陷阱。AI Agent不仅要融合非结构化和结构化数据，还需提升人工介入率，遵循“同理心优先”原则。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
GitHub 上 6.4 万标星的 Hermes Agent，比 OpenClaw 响应快太多！还会成长进化！
AI Agent领域热闹，OpenClaw有响应慢等问题。Nous Research今年2月开源的Hermes Agent爆火，获64.8K Star。它是自学习型AI智能体，有六大核心特性，支持换模型，更新快，还支持一键安装。
从 AI 取数到智能分析：企业级数据 Agent 的多阶段演进与工程化落地
文章整理自 Shopee 技术专家王新波在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享。复盘团队打造企业级 Data Agent 实践，揭示技术演进路径，分享将取数工具雕琢为智能分析工具的方法。
让方程发现走向超大规模系统——《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》精读笔记
论文《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》提出Sparse Identification Graph Neural Network（SIGN），将方程发现工作流重新安排，在多类系统实验中展现可扩展性与长期预测能力，还在海表温度数据中恢复出共享动力学表达。
你那上万行Agent代码都是垃圾！Browser Use作者骑脸输出，开源了Manus级内核。
Browser Use作者Gregor Zunic称上万行Agent代码是垃圾，提前开源驱动BU.app的Agent内核。其核心仅一个for循环，理念是价值在模型非代码，还介绍三大支柱，使用方便，项目大道至简。