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任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
Agent-World：扩展真实世界环境，让智能体与环境协同进化！
文章提出Agent-World，将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合，构建了1978个环境、19822个工具。实验表明，其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型，还分析了环境规模与自进化对性能的影响。
新一代文心大模型5.0正式发布，百度推高智能天花板
在2025百度世界大会上，新一代文心大模型5.0发布，采用全模态统一建模技术。它在LMArena榜单成绩优异，能力达世界第一梯队，有原生全模态、基础能力强等优势，还强化智能体能力。
机器人也有“Aha Moment”！Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵，现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ，通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习，实验显示其任务成功率高，还让机器人出现‘Aha Moment’。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。
刚刚，Meta宣布正式成立「超级智能实验室」！11人豪华团队首曝光，
据彭博社消息，扎克伯格在内部备忘录宣布重组AI团队，合并到新成立的「Meta超级智能实验室」，由Alexandr Wang领导，还曝光11位从OpenAI等挖来的人才，将致力于开发Llama系列模型等。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
OpenClaw大更新，AI智能体不再是黑箱！官方口号：少点神秘
4月25日，OpenClaw发布v2026.4.25版本，官方口号“Less mystery， more machinery”。此次更新核心指向AI智能体下半场要更透明、可控，涵盖语音、可观测性、插件启动等多方面改进。
AI Coding新王登场！MiniMax M2.1拿下多语言编程SOTA
MiniMax发布旗舰级Coding & Agent模型M2.1，在Multi - SWE - bench榜单中以10B激活参数拿下49.4%成绩，超越竞品成SOTA。它解决模型‘偏科’问题，适配开发工具链，实测在多语言编程任务中表现出色。