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用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
通用Agent长啥样
视频探讨大厂做基于命令行编程工具的原因，介绍命令行Agent，剖析其等于庞大工具生态、经典Unix组合哲学与现代AI调度能力，指出通用Agent骨架由AI大脑、命令行身躯和MCP感官构成。
李志飞：1 个人、2 天做出 AI 时代的「飞书」，真正的 Founder Mode
出门问问创始人李志飞在「TicNote」发布会上分享「一人公司」实验。他用AI编程工具2天做出AI时代“飞书”原型，还谈了使用AI编程问题、对智能和Agent思考等，重新找回AGI信仰。
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。
WSJ：中国AI公司用“飞行硬盘箱”规避美国芯片封锁
美国限制向中国出售先进AI芯片，中国公司想出新招，工程师带硬盘到海外数据中心训练AI，再将结果带回。企业还通过多种方式绕开封锁，同时东南亚数据中心崛起，中东也成新热点。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘：最佳实践、关键技术，Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验，介绍 Vibe Coding 实践，分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP，对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品，还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。
故事式
作者李继刚在好友丁锐启发下尝试「故事式」Prompt，即塑造含「欲望」与「阻力」的动力场让模型生成回复，还给出如「字典疯子」「探索者」等多个故事式Prompt示例供读者体验。
苹果与Anthropic合作，开发AI编程助手
彭博消息，苹果与Anthropic合作，为Xcode打造AI编程助手，集成ClaudeSonnet大模型，可自动完成代码编写等工作。现处内部测试，若顺利将向第三方开发者发布，有望改变苹果平台应用开发方式。
实战指南：从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统，无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统，分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计，介绍MCP服务端和客户端实现，还做了端到端效果演示，指出架构优势及待优化处。