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中国AI Agent产业化参考范本：斑马口语攻克的四大技术难关
2025年AI产业转折，通用大模型落地难，垂直场景成关键。斑马口语作为垂直落地的AI Agent，突破实时交互、语音识别、内容适龄、多模态呈现四大技术难关，为中国AI Agent产业化提供范本。
Skywork技术论坛一手分享：Agent与多模态的落地真相｜甲子光年
8月19日，昆仑万维发起第一期Skywork全球技术论坛讨论会，众多高校和企业嘉宾围绕Agent与多模态展开交流。探讨了Agent商业化、多模态应用等核心问题，提出诸多判断，指出行业热度高但落地是关键。
CoT推理大溃败？哈佛华人揭秘：LLM一思考，立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」，使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中，用CoT推理模型准确率下降，还总结了四大模式，并提出四种缓解策略。
从Vibe Coding到Agentic Engineering：重构后台开发全流程
文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变，以真实需求为例，展示后台开发全流程，涵盖需求获取到合入发布各阶段，介绍各阶段工具及操作，凸显 Agentic Engineering 优势，强调人编排、AI 执行的核心理念。
开源免费！一键给Agent接入A股28个「全场景数据端点」
想让Agent分析股票，却因数据来源难解决而无法使用。现推荐开源工具包a - stock - data，可一键给Agent接入A股28个数据端点，无需API等复杂操作，具有零依赖、全栈架构等特点。
深入体验 A2A SDK：一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK，介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法，涵盖核心架构、概念、交互流程，以及A2A Server端、Client端实现和测试总结，还提及A2A优势。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
突发！OpenAI「掀桌」：自研推理芯片「墨西哥辣椒」跑赢英伟达
OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño（墨西哥辣椒）测试结果，它专为大语言模型推理设计，能同时提升吞吐量和降低延迟，在多模型测试中超NVIDIA系统。该芯片与Cerebras合作，计划2026年底部署。
Shopify 经验贴：如何搞出一个生产级别可用的 AI Agent 系统？
Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。
半个月暴涨23k+ Star，一行命令让任意软件 Agent-Native！
介绍开源项目`CLI-Anything`，它用CLI作AI Agent与软件桥梁，有全新思路。半个月Github涨23k+ Star，能一键生成CLI，对接真实后端，但也有依赖代码质量、不适闭源软件等局限。