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上手“设计界的Manus”，朱啸虎点赞，Lovart这波魔法破圈了丨TIP 002
国产出海产品Lovart被称为“设计界的Manus”，获朱啸虎点赞。它是设计领域首个Agent，能用自然语言驱动生成多模态视觉作品，可生成VI体系、短片等，适合文创领域，还能人工编辑，调用多模型。
Harness Engineering 的防御视角：从 Codex Security 看 AI 生成代码的治理
作者用 Codex Security 分析项目，发现它不仅列漏洞，还提供攻击路径等。AI 没创造新漏洞，却放大缺陷，需新方式治理大规模自动生成代码，Harness Engineering 有防御价值。
南科大教授余沛源创业做AI+材料：真正难的不是生成，而是验证
南科大教授余沛源创业成立三向纪元，构建可验证材料模型。他认为AI+材料研发难在验证，当下是产业化窗口期，中国有优势，初创企业与大厂各有优劣，公司有独特技术与商业模式。
CVPR 2026 视频模型趋势梳理：不止生成下一帧，更要理解下一步
视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模等。CVPR 2026 显示视频模型竞争重心从视觉质量转向对时空和物理规律的建模能力，文中介绍多篇相关论文及成果。
Feishu OpenAPI MCP 工具深度解析：AI代理与协作平台的无缝集成！
文章深度解析飞书OpenAPI MCP工具，它能实现AI agent与飞书开放能力集成。介绍其功能、特点，以Trae为例讲安装使用步骤，还列举初始化表格、创建群聊等典型案例。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
深度拆解 Claude 的 Agent 架构：MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的三维协同
Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新，除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用，助你拓展构建 Agent 系统的思维。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
OpenAI最新开发者“全家桶”：Apps SDK、Agent Builder、ChatKit深度解读与实测
长假期间，OpenAI在2025 DevDay宣布开发者生态重大升级，引入“Apps in ChatGPT”及其SDK和AgentKit工具集。文章深度解读Apps SDK、Agent Builder、ChatKit，介绍功能、使用方法和体验，还提及OpenAI的AI大平台战略。