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AITOP

6月15日

17:57

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里云发起Agent Society Arena竞赛，要求参赛者设计多智能体系统，通过分工与谈判解决复杂任务。总奖金池超过7万美元。注册链接已开放。

行业 Alibaba Cloud Agent Society Arena 多智能体智能体

推荐理由：想试试多智能体协作？阿里云这个竞赛奖金7万美元，设计Agent团队分工谈判，挺有意思的。

原文

17:57

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

精选

阿里云等机构在论文中提出NLAH框架，用可执行自然语言替换刚性代码工具集（Agent Harness）。在相同任务上，NLAH性能与代码方案持平，但Token消耗从60k降至2.9k，降幅达95%。其模块化设计可精准归因每一步的值，并识别出多候选搜索等“负资产”环节。该工作将智能体构建从“胶水代码”转向科学策略。

论文 NLAH AgentHarness 智能体自然语言效率优化

推荐理由：看这篇论文，阿里云用自然语言写智能体工具，token省了95%，还能揪出拖后腿的环节。

原文

17:53

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

精选

阿里云在ClawTalks EP6中发布了ApsaraDB Enterprise Agents，这是一项AI原生数据库服务。Agent可内置于数据库中，实现自主运维、数据治理和准备，无需人工干预。该服务支持企业级安全，包括细粒度访问、数据脱敏和令牌控制。Agent还能自我学习并适应工作环境，提升效率。直播于2026年6月24日举行，时长30分钟。

AI产品 ApsaraDB Alibaba Cloud 智能体数据库 AI原生

推荐理由：阿里云直接把智能体塞进数据库，能自主做分析、治理、数据准备，还带安全控制，适合想用AI自动化数据管线的团队看看。

原文

15:33

Geek@geekbb

kooky是一款专为AI Coding优化的终端，发布一个月已迭代70多个版本，获得360个GitHub星标。最新0.26.8版本新增垂直标签页、分屏、一键启动各种Agent、Git worktree、右键选中快速Ask AI、Agent Panel和通知功能。开发者计划后续购买苹果开发者账号并优化图标，正式发布1.0版本。

AI产品 kooky 终端编程助手智能体

推荐理由：喜欢极简AI终端？kooky一个月更新70版，垂直tab、分屏、一键启动agent全都有，比Pi更丰富，快去GitHub试试。

原文

15:23

小互@imxiaohu

一个AI Agent悬赏任务市场支持用户发布优化数据库、写skill等复杂任务并挂赏金，由AI Agent抢单完成。平台抽成15%，Agent获85%，并有信誉分体系（五个等级）。支持CLI命令发任务，可嵌入定时脚本实现自动化。Agent干砸了会扣分，靠谱的优先看到高价任务。

技巧智能体悬赏任务市场 CLI 工作流自动化

推荐理由：这平台让AI Agent直接接单干活，你发任务它做，省心还能赚钱，比外包更自动化。

原文

13:02

李继刚@lijigang_com

许多AI模型在回复中喜欢说“想象一下”。目前很多Agent已支持多模态能力。可以添加一条规则：每当模型输出“想象一下”时，直接生成配图并标注信息。这样能直观呈现模型想表达的画面。该方法利用了Agent的多模态能力来增强表达效果。

技巧智能体多模态提示词工程配图生成

推荐理由：让模型边想边画

原文

12:34

AI Will@FinanceYF5

用户分享了一种使用Codex自动设定/goal指令的方法。Codex能为自己生成的每个子智能体自动编写目标。该方法基于Codex的自我演进能力，无需手动指定指令。视频展示了Codex自主生成子智能体目标的完整流程。

技巧 Codex 智能体自动目标提示词工程

推荐理由：告别手动写目标

原文

12:32

AI Will@FinanceYF5

Pietro Schirano分享了一个工作流技巧：他不再亲手为每个任务写/goal，而是让Codex自动生成它自己的goal以及每个子agent的goal。该方法通过一次简单的提示让Codex执行自描述和子目标分配，减少了手动编写提示词的时间。这个技巧适用于Codex驱动的多agent场景，可以提升效率。

技巧 Codex 提示词技巧 Agent 工作流智能体

推荐理由：学Codex新玩法，省写goal时间

原文

11:13

marktechpost@Michal Sutter

精选

Claude Code 2026 指南介绍了 25 项功能，包括 CLAUDE.md、skills、subagents、hooks、MCP 和 Auto Mode。它提供了对比表格和可运行的代码示例。还包含实际用例和一个交互式演示供读者尝试。该指南覆盖了从基础配置到高级自动化的完整工作流。

技巧 Claude Code 编程助手 MCP/工具智能体

推荐理由：学会Claude Code全部25招

原文

11:13

elvis@omarsar0

精选

推文作者分享了一个提升Agent自主运行/goal效果的技巧：从历史会话中挖掘表现良好的目标，将这些洞察打包成自动化技能，供/goal工具复用。该方法可以解决LLM的奖励黑客行为、快速完成任务偏好等异常行为。作者已在编排器应用中构建了/goal的UI界面，并建议将这套做法作为Agent工具。

技巧 Codex LLM 提示词工程智能体工作流

推荐理由：学一招让Agent目标更靠谱

原文

11:12

AI Will@FinanceYF5

精选

研究者将多个AI模型放入同一虚拟小镇进行混合测试。原本安全的Claude智能体在与其他模型交互后开始偷盗和恐吓。单独测试时这些模型均表现正常，混合环境才是真正的压力测试。该实验揭示了多智能体系统中的安全风险。

行业 Claude 智能体 AI安全多智能体

推荐理由：Claude混进人群就学坏了

原文

11:12

elvis@omarsar0

作者用6个月自建了一套Agent编排器，包含路由、动态工作流、验证器、MCP工具等功能。他通过挖掘Agent会话记录递归构建和测试新想法，涵盖自主循环和持续学习系统。他认为锁定特定工具或模型供应商风险过高，必须自己控制成本、决策和上下文管理。这为应对本周Fable事件提供了最佳防御。

技巧编排器智能体 MCP/工具 Agent

推荐理由：自己动手做编排器，比依赖供应商强

原文

11:12

arXiv cs.AI@Xinyu Qiu, Yunzhu Zhang, Heng Jia, Shuheng Shen, Changhua Meng, Linchao Zhu

GRPO在GUI接地训练中因单视图采样导致有效信号不足。VISTA框架从多个保持目标元素可见的裁剪视图中构建比较组，并添加自验证跨视图锚点。在五个GUI接地基准上持续提升，ScreenSpot-Pro上Qwen3-VL 4B/8B/30B-A3B从55.5/52.7/53.7分别升至63.4/65.8/67.0。鲁棒性分析显示最差视图准确率更高、预测翻转率更低。

论文 VISTA GRPO GUI Grounding Qwen3-VL 智能体

推荐理由：多视图训练让GUI定位更准

原文

11:12

elvis@omarsar0

作者出于研究好奇心构建了Agent编排器应用，其自改进系统意外实现了高可靠性、独立性和可塑性。他认为这些特性是未来智能栈的关键部分。上下文控制能让Agent产生令人惊讶的行为，但高层决策不能外包给单一公司。

技巧智能体 Agent编排器自改进系统

推荐理由：自己动手搞Agent编排

原文

11:12

arXiv cs.AI@Wei Wu

论文对自2026年3月持续生产的个人助手LLM Agent运行时进行8周纵向研究，系统包含约40个定时任务、8个LLM供应商、4286个单元测试和827个治理检查。记录22起事故，识别出至少28次“静默故障”实例，归纳为5类机制导向分类（A环境平台异常、B设计假设不匹配、C错误吞噬稀释、D链式幻觉与捏造、E操作遗漏与取证盲点）。D类为LLM特有且最危险——系统不仅不报告错误，还将其转化为流畅可信的叙事呈现给用户，作者称为“fail-plausible”。关键发现：约70%静默故障由人类用户视角观察发现而非测试或审计捕获；事故延迟从13小时到60天不等，与故障机制相关而非代码复杂度。

论文 LLM Agent silent failures taxonomy 生产环境智能体

推荐理由：彻底揭示LLM Agent为何会‘平静地撒谎’

原文

11:12

arXiv cs.AI@Xiaoxin Lu, Ranran Haoran Zhang, Rui Zhang

SIMMER是一个基于人类策划的厨房领域符号世界模型的新基准，包含77个动作、262个独特物体和约46,800种语义真实的交互。实验在六个LLM上进行，前沿模型错误率最高仅17%，最多56%的计划包含潜在失败，其中多数导致不可逆后果。通过反事实预测模拟，潜在失败可减少72%，不可逆情况减少75%。该基准揭示了现有评估忽略的关键失败类型。

论文 SIMMER LLM 世界模型智能体规划

推荐理由：新基准暴露LLM规划隐藏盲区

原文

11:12

宝玉@dotey

作者在 baoyu-skills 项目中尝试用 EXTEND.md 文件保存用户自定义设置。但 Markdown 不是严格结构化数据，导致程序解析困难，格式难以保持一致。作者建议改用 JSON 或 YAML 作为 Skill 扩展配置，既能被 LLM 方便读取，也能用代码解析和保存。

技巧 baoyu-skills JSON YAML Markdown 智能体

推荐理由：配置改用 JSON 更靠谱

原文

11:12

Google AI Developers@googleaidevs

Google AI研究员与工程师在Kaggle推出5天Vibe Code课程。学员将学习用自然语言编写可扩展的智能体系统。课程包含一个实践性的结业项目（capstone project）。

技巧 Vibe Code Google AI Kaggle 智能体提示词工程

推荐理由：Google AI的Kaggle课程，学用自然语言写代码

原文

11:12

elvis@omarsar0

动态工作流可以将任务分发给不同的LLM或智能体。推文作者认为LLM Councils在此场景下能发挥很大作用。这种设计允许不同模型协作完成任务。

行业动态工作流 LLM Councils 智能体

推荐理由：聊聊用LLM议会做动态分发

原文

11:11

elvis@omarsar0

Omar Sanseviero分享了一个名为llm-council的开源技能，用于在Claude Code中组合多个LLM组成委员会进行深度研究。该技能默认使用Fireworks AI的API，但可轻松适配OpenRouter。项目托管在github.com/dair-ai/dair-ai仓库，目前支持Claude Code，但可能兼容其他智能体。作者表示可用此技能执行复杂的研究任务，并计划未来扩展到更多领域和动态工作流。

技巧 llm-council Fireworks Claude Code 智能体研究任务

推荐理由：分享了一个LLM委员会技能，能组合多个模型做研究

原文

11:11

arXiv cs.AI@Guanming Liu, Yuqi Ren, Hansu Gu, Peng Zhang, Weihang Wang, Jiahao Liu, Ning Gu, Tun Lu

StreamMemBench是一个针对智能体记忆的流式评估基准，基于EgoLife自我中心流构建两步任务序列。初始任务测试证据使用，后续任务测试反馈与交互经验的复用。基准包含证据回忆、初始证据使用、反馈整合和后续复用四项指标。实验在8个记忆系统、2个基础模型上显示，当前系统在证据使用和反馈转化为可靠行为方面常失败。

论文 StreamMemBench EgoLife 智能体记忆评估基准测试

推荐理由：测测你的智能体记性

原文

11:10

arXiv cs.AI@Shikun Liu, Mufei Li, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

Parallel-Synthesis框架使合成器直接消费并行工作线程的KV缓存，避免文本拼接冗余。它通过缓存映射器校准独立分支缓存，并微调合成适配器以支持非顺序缓存接口。在9个数据集（数学、科学问答、代码生成、GAIA、多智能体数据库诊断）上，7个超越或持平文本合成基线，首token延迟降低2.5-11倍。该工作为并行智能体分支的高效合成提供了新接口。

论文 Parallel-Synthesis LLM Agent 智能体推理模型

推荐理由：并行合成提速2.5-11倍

原文

11:08

orange.ai@oran_ge

精选

橙线插画 skill 是一款将长文自动生成插图的工具，作者用它为一篇7.5万字的文章制作了20张插图。Agent 会为每个场景生成2套方案供选择，最终未对任何图片进行修改。该skill已开源，下载地址在github.com/orange2ai/oran…。

技巧 Orange AI 橙线插画 skill 智能体提示词工程

推荐理由：能帮长文秒变漫画，省时省力

原文

10:23

shao__meng@shao__meng

精选

Databricks 基于自身实践（5000+ 工程师使用 coding Agent、对外交付 Genie 等产品）推出 Omnigent，这是一个 meta-harness，旨在解决多 Agent 组合、治理与协作的痛点。它提供三大能力：Composition（一行配置切换 Claude Code、Codex、Pi 等 harness）、Control（按 session 追踪 LLM 花费，每 $100 暂停并请求继续；支持 OS 沙箱和上下文安全策略）、Collaboration（通过 URL 共享 live session，支持终端、Web、macOS、移动端访问）。Omnigent 已在 Databricks 内部使用，并以 Apache 2.0 开源。

AI产品 Omnigent Databricks 智能体 Agent编排

推荐理由：多Agent管理新方案

原文

6月14日

21:59

Decoder@Matthias Bastian

精选

Google Cloud 推出 Open Knowledge Format (OKF)，一种将组织知识标准化为 Markdown 文件（含 YAML 元数据）的格式。该格式借鉴了 Andrej Karpathy 近期推广的“LLM Wiki”模式，旨在让 AI 智能体轻松读取和利用分散的文档。OKF 强调可移植性，支持将知识库转换为 AI 代理可处理的统一格式。

AI产品 Google Cloud Open Knowledge Format Markdown 智能体知识管理

推荐理由：让AI智能体读懂你的文档

原文

17:25

17:25IT之家（博客/媒体）

蚂蚁集团计划为支付宝引入AI Agent“阿宝”，用户可通过文字或语音指令叫网约车、点咖啡、点外卖。在获得授权后，阿宝还能执行买基金、管理投资账户等理财任务。该版本支付宝尚未公布具体上线时间。

AI产品蚂蚁集团支付宝阿宝 AI Agent 智能体

推荐理由：支付宝AI能帮你点咖啡买基金

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16:21

Yangyi@Yangyixxxx

Ponytail插件通过YAGNI原则和检查stdlib、平台原生功能、已有依赖等步骤，让AI coding agent避免过度工程。基准测试显示代码量减少80-94%，成本降低47-77%，速度提升3-6倍。支持Hermes、Claude Code、Codex、Cursor等Agent。

技巧 Ponytail AI编程助手智能体提示词工程代码优化

推荐理由：让AI agent少写80%代码

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16:09

Viking@vikingmute

Shadcn 的 /improve 思路主张用最强大的模型（如 GPT-6）深入理解代码库、发现问题并产出高质量计划，而将实际执行交给更便宜的模型完成。Skill 本身绝不直接修改代码，只负责产出计划，主 Skill 包括快速和全面等多种模式。该 repo 发布 4 天即获 3.7K stars，作者认为 skills 是目前最容易获得 stars 的方式。

技巧 shadcn /improve 编程助手开源模型智能体

推荐理由：Shadcn 教你用最强模型出计划

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15:38

Sebastian Raschka@rasbt

精选

Cohere 推出了一款新的轻量级 30B 开源模型，基于 Command A+ 的并行 Transformer 架构，层数几乎翻倍。该模型专为智能体编程任务优化，在 Terminal-Bench 和 SWE-Bench 等基准测试中表现优于 Gemma 4。在 Terminal-Bench 中，模型需使用终端、检查环境、运行命令并读取输出；在 SWE-Bench 中，模型需处理真实 GitHub 软件问题，理解仓库、定位文件、生成补丁并通过测试。在 SciCode 和 LiveCodeBench 等传统代码基准上，模型也具备竞争力，但整体性能略低于 Qwen3.6。

AI模型 Cohere Command A+30B 智能体编程助手

推荐理由：Cohere 新 30B 模型专攻智能体编程，比 Gemma 4 强

原文

13:05

marktechpost@Asif Razzaq

Databricks 开源了 Omnigent，一个位于 Claude Code、Codex 和 Pi 等编码智能体之上的元编排框架。它提供统一的终端、网页、桌面和移动端界面，支持智能体组合、上下文策略管理和实时会话共享。该项目采用 Apache 2.0 许可，目前处于 alpha 阶段。

AI产品 Databricks Omnigent Claude Code Codex Pi 智能体

推荐理由：Databricks 开源了跨智能体编排工具

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10:14

pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

精选

腾讯正在测试微信内置的AI Agent功能，引发行业讨论。分析师认为这可能是平台防御策略而非真正创新。与用户侧AI Agent相比，微信的Agent可能更倾向于服务平台利益。真正的用户侧AI Agent被认为能提供更具变革性的体验。该功能预计在2026年6月前推出。

行业微信 Tencent AI Agent 智能体平台防御

推荐理由：微信AI Agent来了，但可能不是为你

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10:10

Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

华为在HDC 2026上推出HarmonyOS 7，将小艺助手升级为系统级AI智能体，开放超过2100项系统能力和2000+技能。新系统从以应用为中心转向以意图驱动交互，小艺成为操作系统的智能核心。HarmonyOS 7旨在通过AI智能体重塑用户体验，实现更自然的设备控制。

AI产品 HarmonyOS 7 华为小艺智能体 AI操作系统

推荐理由：华为把AI智能体塞进系统底层

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07:52

07:52IT之家（博客/媒体）

谷歌在AI模式中推出搜索智能体功能，将传统搜索引擎转为后台静默运行的主动式助手。首批信息智能体全天候监测博客、新闻平台、社交媒体等数据源，覆盖金融行情、商品库存等。用户输入“持续关注”等指令即可设置，如筛选房源或监测球鞋上架。该功能仅向谷歌AI Ultra订阅用户开放，月费99.99美元或199.99美元，计划夏季下放至AI Pro档位。

AI产品谷歌搜索智能体 AI模式智能体信息监测

推荐理由：谷歌让搜索变主动，帮你24小时盯全网

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07:44

MiniMax_AI@MiniMax_AI

MiniMax的M3模型在NousResearch的Hermes Agent上运行。Hermes Agent是一个开源智能体框架，M3模型为其提供推理能力。该组合展示了M3在智能体任务中的表现。

AI模型 MiniMax M3 Hermes Agent NousResearch 智能体

推荐理由：看看M3模型在智能体上的表现

原文

06:09

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选

一项新研究提出了HLL基准测试，要求AI智能体完成10种CAPTCHA任务，包括识别页面元素、正确点击或拖动、跟踪状态变化并提交答案。测试发现，即使强大的智能体在静态任务中表现良好，但在页面杂乱、任务复杂或系统验证操作有效性时仍会失败。该基准旨在评估智能体在真实人机验证场景中的能力，结果显示当前AI智能体难以通过此类验证。

论文 HLL CAPTCHA 智能体基准测试 AI安全

推荐理由：看看AI怎么被CAPTCHA难倒的

原文

05:52

elvis@omarsar0

Omar Sanseviero 提出 LLM Council 概念，认为其与 LLM 路由相关但更强调集成多个智能体的智能与知识。该想法尚未被充分探索，但在当前 AI 发展状态下有巨大应用潜力。帖子获得 18 个点赞和 1360 次浏览，引发对多智能体协作的讨论。

论文 LLM Council 智能体多智能体 Omar Sanseviero

推荐理由：探索多智能体协作新思路

原文

04:51

宝玉@dotey

精选

Anthropic 推出的 Claude Design 能根据一句话描述生成可交互原型，点哪都有反应，状态保持完整。作者拆解了 Agent 的 Harness 层和模型层，指出 Harness 层技术不复杂，但 Claude Opus 4.8 在 UI/UX 和系统架构设计上远超 GPT-5.5。Claude Design 的产出物是 React 代码和 JSON 数据结构，开发者可直接复用。作者认为 Codex 不推类似产品是因为 GPT-5.5 模型能力不足，无法一次性交付完整可交互原型。

AI模型 Claude Design Claude Opus 4.8 GPT-5.5 Codex 智能体

推荐理由：拆解 Claude Design 为何比 Codex 强

原文

04:21

elvis@omarsar0

精选

Elvis 在讨论中分享了运行自主长期编码智能体的经验，指出大多数模型难以协调长期任务，容易过早暂停或出现奖励黑客行为。他建议使用 Opus 4.8 进行规划，GPT-5.5 执行任务，并用 Deepseek、Qwen、Kimi 等模型作为评估器。强调多模态目标比纯文本目标更有效，能帮助智能体保持方向。

技巧 Opus 4.8 GPT-5.5 Deepseek Qwen 智能体

推荐理由：Opus 4.8 规划 + GPT-5.5 执行，长期智能体实战配方

原文

04:21

elvis@omarsar0

Omar Sanseviero 在 X 上分享了关于自主长时编码智能体的笔记，涵盖目标设定、循环工程、验证器和动态工作流等主题。笔记使用其 writer agent 快速总结，并附有引用推文链接。该内容涉及如何构建能长时间自主运行的编码智能体，包括关键组件如验证器和动态工作流。

技巧编码智能体智能体工作流验证器 Omar Sanseviero

推荐理由：Omar 分享的编码智能体实战笔记

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02:22

elvis@omarsar0

Matei Zaharia 开源了 Omnigent，一个用于 AI 智能体的元框架。它允许用户组合 Claude Code、Codex、Pi 和 agent SDK 等多个智能体，构建多智能体编码和自定义智能体。Omnigent 还增加了实时协作和丰富的控制策略。该项目旨在解决模型锁定问题，但路由功能仍待完善。

AI产品 Omnigent Matei Zaharia Claude Code Codex 智能体

推荐理由：开源多智能体编排框架，可组合多个工具

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