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拆箱开源版Coze：Agent核心三件套大公开，48小时揽下9K Star

扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源，加上此前开源的开发框架Eino，覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议，降低开发门槛，有望带动Agent在更多场景落地。

teamai-cli 是腾讯开源的命令行工具，能集中管理团队调教 AI 编程助手的成果，同步给全团队。它复用软件工程方法，解决 AI 协作中经验不沉淀、行为不一致等问题，让 AI 能力从个人资产变为团队资产。

北大团队提出iFairy方案，将模型权重量化到复数集合，用2比特表示，压缩至原本1/8。推理仅需加减或交换数据位置，成本更低。Transformer架构“复数化”，iFairy模型PPL降10%，性能反超全精度，相关成果已开源。

甲骨文公司副总裁吴承杨称AI放大其数据优势，多模融合数据库至关重要。中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示企业构建Agent AI要关注数据访问需求和安全。Oracle用一体化架构解决融合问题，还介绍了相关技术及应用。

在AI大模型时代，大家想让模型更个性化。最近GitHub爆火的开源项目`WeClone`，用微信聊天记录训练专属AI打造数字分身，还能语音克隆。它全链路覆盖、支持多模型，有隐私保护等特色，操作也有介绍。

介绍在校生开发的开源工具 HypoMux，它面向 Windows，能把多张网卡「绑」在一起，让下载任务多线路并行。有双模式可选，还能智能分流，兼容主流加速器。操作简便，可解决下载慢问题。

老黄喝豆汁刷屏，但更值得关注的是国产GPU生态。摩尔线程发布会展示MUSA生态，实现全方面覆盖，从兼容到自进化，在云端、端侧应用出色，还打通全链路，且未用最强架构。

OpenAI联合AMD等发布MRC超算协议，它基于RoCE标准，打破传统网络局限，解决超大规模计算集群难题，降低成本与能耗。MRC有多平面网络等特性，已在多超级计算机部署，规范也已公开。

谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。

文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型，能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例，剖析智能体通信实践与技术实现，还给出构建多智能体应用的实战方案。