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腾讯 WorkBuddy 实践：如何把 Agent 做成可用产品
本文从模型、上下文、Harness、Loop 四层拆解腾讯 WorkBuddy 如何将大语言模型能力转化为可用的 AI Agent 产品，详解工具调用、MCP、Skill、Plugin、记忆与上下文管理等关键机制。 -
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Sutton、OpenAI 联创押注的持续学习，有中国团队带着模型进场了
本文介绍持续学习（Continuous Learning）这一新兴 AI 赛道，深度解析 Mind Lab 的 Macaron V1 技术架构与商业路径，并将其置于硅谷同行的竞争格局中，探讨「参数空间迭代」与「提示词空间迭代」两条路线的本质差异与产业意义。 -
Agent 开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
本文深度解析了自进化 Agent 的技术演进路径，将其划分为经验存储型、RL 训练型与 0 数据自学型三大路线，并详细拆解了各路线下的前沿研究工作。 -
藏在大模型背后的新闻人：GPT 们的回复是这样写出来的
本文通过深度访谈两位从新闻业转型为「内容工程师」的资深媒体人，探讨了如何将人文品味、语感与叙事逻辑转化为 AI 训练的工程标准，揭示了 AI 时代内容创作的新范式。 -
Loop Engineering 已死？ 一文带你了解 Graph Engineering
本文深入剖析了从 Loop Engineering 到 Graph Engineering 的演进逻辑，解释了为什么多智能体编排需要从「单个循环」升级为「有向图结构」，并结合官方数据与真实案例给出了何时该用、何时不该用的决策框架。 -
Agent 开发指南：技术太多，该怎么学？
本文从系统架构层面出发，论证 Agent 开发的核心已从“生成代码”转向“可信完成”，并系统剖析 Harness、Context、Memory、Subagent 等关键组件，以及 Vercel 与 Cloudflare 的 Agent 平台战略。 -
相关性 ≠ 因果性：因果推断在 AI 评测归因中的方法与实践
本文深入探讨了如何利用因果推断与博弈论方法，通过组件级归因、扰动实验及因果 A/B 测试，精准定位复杂 AI Agent 系统（如 LLM、工具调用、规划能力等）的性能瓶 瓶颈。 -
2 万字全文| 马斯克《经济学人》访谈：奇点临近 - AI“富足时代”与文明终局
马斯克在《经济学人》访谈中预测 AI 将在 5 年内超越人类智能总和，10 年内带来物质极大充裕的“富足时代”，届时金钱将失去意义，工作成为可选活动，但 AI 也存在 10%-20%的毁灭风险。 -
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实测 DeepSeek V4 正式版：3 块钱干完 5 件事，AI「智价比」之战开打了
文章通过对 DeepSeek V4-Flash 与 OpenAI 降价模型的实测对比，表明顶尖大模型的竞争正从单纯比拼能力转向争夺『智价比』，低成本高效模型正推动 Agent 时代的到来。 -
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Qwen3.8-Max：编程与办公，全面跃升
通义千问发布 Qwen3.8-Max 旗舰模型，凭借 2.4 万亿参数与百万上下文，在长程自主编程、科研复现及复杂商业经营等领域实现端到端交付能力的突破。 -
腾讯、阿里、字节的 AI 办公大战：赛马与变阵内幕
本文独家披露腾讯、阿里、字节三大巨头在 AI 办公智能体赛道的组织整合与战略转向内幕，揭示春节红包大战碰壁后三家如何从追逐超级入口转向押注 to B 办公场景。 -
从 Agent Flow 到 AI Native：为什么通用 Agent 是“饮鸩止渴”
本文从一线研发视角反思通用 Agent 的局限性，主张回归解决具体问题的「Agent Flow」模式，强调确定性执行、独有数据价值及 AI Native 的本质是真实解决用户问题。 -
模型越来越强， harness 该留下什么？
本文基于团队 harness 框架 61% 内容的实战瘦身经验，结合 Anthropic 与 OpenAI 的最新指引，系统阐述模型变强后 harness 该删什么、留什么，以及团队自建 harness 的真正价值所在。 -
为任意网站提供 WebMCP 接口
这篇来自 Cloudflare 的博文宣布了 WebMCP，一种旨在弥合传统网络与新兴 AI 智能体世界之间鸿沟的协议和服务。其核心思想是，虽然网络是为人类通过浏览器消费而构建的，但 AI 智能体需要一种结构化、高效的方式来访问和交互网络内容。WebMCP 提供了一个标准化的接口（类似于模型上下文协议 MCP 的精神），任何网站都可以实现该接口，以允许智能体执行诸如阅读内容、填写表单、浏览页面和提 -
AI 模型在飓风预测方面实现突破
Google DeepMind 宣布通过 AI 实现飓风预测突破，已在 Nature 发表。WeatherNext 模型在预测飓风路径、强度和风结构方面达到最先进的准确性，为预报员提供大约 24 小时额外的预报提前时间——相当于十年的气象进步。该模型通过在近 20 太字节的全球大气数据和涵盖约 5，000 个风暴的历史 IBTrACS 数据库上进行联合训练，弥合了传统粗略的全球引导模型和高分辨率局
AI 前线
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