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AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
吴恩达来信：DeepLearning.AI Skill Builder工具隆重上线！
DeepLearning.AI发布Skill Builder工具，可根据用户AI项目经历给出个性化反馈和提升建议，从初学者到高级用户都适用，完全免费，还会生成总结报告，Pro会员有更详尽反馈。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
争夺 Agent 市场，微软的押宝点竟是「情商」？
微软AI CEO Mustafa Suleyman接受访谈，分享AI未来见解，探讨情商重要性等问题。他推动AI从功能向人性化发展，认为AI是伴侣非仅工具，强调情感连接，还提及Copilot靠情商打差异化等。
OpenAI将发布AI Agent浏览器，挑战谷歌Chrome
路透社消息，OpenAI将在未来几周发布AI Agent驱动的网络浏览器，或挑战谷歌Chrome。其设计让部分交互在聊天界面完成，还能整合产品自动执行任务，不过也面临激烈竞争。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
Claude推出Agent View：一次管理所有编码会话
Anthropic为Claude Code新增Agent View功能，可集中管理编码会话，已开放研究预览。开发者操作路径清晰，早期用户总结出实用玩法，解决了常开多任务的切换难题，目前部分计划可体验。
Agent时代，CPU的价值该重估了
本文报道英特尔在苏州技术创新生态大会上提出，Agent时代改变了AI算力配比结构，CPU承担更多调度、数据预处理工作，其在AI系统中的价值亟待重估，同时介绍了英特尔的相关产业布局。
Agent记忆系统：6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代，记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾，作者提出全面AI记忆研究框架，对记忆表示分类，引入六种基本记忆操作，并映射到多方面，还阐述各部分具体方法。
Parlant：一个让AI Agent 真正听话的开源框架
AI Agent存在不听话的痛点，Parlant开源框架专门解决此问题。它与传统方法不同，能确保执行规则。具备行为准则、对话流程等功能模块，适用于金融、医疗等场景，已在金融场景落地。