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大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
火山引擎发布豆包大模型1.6，加速Agent大规模应用
6月11日，火山引擎举办Force原动力大会，发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等，升级Agent开发平台。豆包1.6表现优异，应用广泛；Seedance 1.0 pro评测领先。还通过创新定价等推动Agent规模化应用。
写给Agent的Loop，关键不在循环那六行代码本身
最近‘别再一句句给Agent写提示词，去写循环’说法火了。虽循环代码简单，但关键在模型周围。循环工程有四大难点，角色也从操纵Agent变为设计系统，不过此说法也有反对声。
都说记忆是Agent标配，但MemSyco发现漏算了一件事
厦门大学与吉林大学的最新研究指出，随着大模型Agent具备长期记忆，虽成为“长期协作者”，但也出现Memory-Induced Sycophancy问题。为此提出MemSyco - Bench评测基准，经实验得出多项发现，指出Agent Memory关键瓶颈转变。
6800万美元，清华、北大、上海交大多位校友获奖，亚马逊AI博士奖学金公布
亚马逊AI博士奖学金公布，资助九所大学超100名博士生研究机器学习等领域。2025 - 2027年提供6800万美元，多所高校已公布入选名单，其中不乏清华、北大、上海交大多位校友。
多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。
五源投资人笔记：Agent 是新生命，它今天很饿｜5Y View
五源投资人石允丰认为，Agent是新生命，以OpenClaw为例，它持续运行，有心跳、记忆等特征且消耗大量token。这引发AI市场“双链分裂”，代谢链潜力大，还带来可靠性、编排等投资机会。
规模化人工判断：Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。
从OpenAI AI Phone到Gemini on Android：AI手机时代需要怎样的Agent Harness？
过去一年，AI与手机关系被重新定义，腾讯混元等机构研究PhoneHarness，关注AI在手机上行动及任务完成验证问题。它让手机Agent行动不止GUI，还有Bench检验执行结果，推进AI手机基础设施建设。