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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。

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。

清华许华哲探讨具身智能，分析其爆发原因、失败模式及决策点，涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等，还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’，并从宏观视角谈智能的共性。

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。

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。

当大模型成公共基础设施，企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系，围绕企业业务运行结构设计，能让智能体参与企业经营判断。

文章讲述Genspark在AI Agent赛道的发展。它由景鲲创立，从AI搜索转向Agent，虽人气略逊Manus，但通过制造话题、快速迭代产品、合理团队构成突出重围，估值达12.5亿美元，还探讨了Agent公司被大厂收购的可能。

夸克官宣夸克高考志愿大模型，虽未多提Agent，但作者认为其比Agent还Agent。该模型免费，以Qwen为基座，结合高考知识库，能生成详细志愿报告，考虑多方面需求，助力学子报志愿。

Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。

本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。