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谷歌开源 Colab MCP Server，AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server，使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互，将本地智能体工作流与云端执行环境打通，解决本地部署局限，还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
喊话谷歌、OpenAI，微软AI CEO亮出「人文超级智能」底牌
微软AI CEO苏莱曼称AI已超越人类，他在组建微软超级智能团队时提出「人文主义超级智能」概念，认为超级智能发展有风险，要确保AI站人类一边，还看好其在医疗领域应用。
2026，做Agentic AI，绕不开这两篇开年综述
2026年Agent迈入科研&落地深水区，推荐两篇开年必读综述。一篇剖析Agentic AI范式演进与挑战，另一篇拆解AI Agent系统架构，还给出范式演化、工程骨架等内容及未来科研优先级。
当 Kanban 不再管理人：Routa Kanban 如何管理 Agent Team
本文探讨了 Routa Kanban 如何管理 Agent Team，指出在 AI4SE 时代，多 Agent 协作进入日常软件交付需建设管理界面与工程护栏。Routa Kanban 把多 Agent 协作推进到‘管理驱动’，其价值在于将隐性约束显性化。
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛，安全需求迫切，但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文，提出具身智能威胁分析全景，介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。
支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架，能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作，可让多 Agent 高效协作，避免上下文丢失和任务冲突。
开源Agent模型榜第一名，现在是阿里通义DeepResearch
阿里开源首个深度研究Agent模型通义DeepResearch，在多权威评测集上超越多个Agent模型。它采用多阶段数据策略，有两种推理模式，革新训练流程，已赋能高德出行Agent和通义法睿等应用，且模型等均已开源。