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5月25日

18:40

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

在 Qwen Conference 2026 的 Agent 应用论坛上，Qoder 技术布道师 Larry Fang 发表了题为《遇见你的 AI 双胞胎：用 Qoder 重新定义工作》的演讲。该演讲聚焦于 AI 原生工作流，展示了如何通过 AI 双胞胎概念提升工作效率。活动旨在推动 AI 代理在真实场景中的应用，吸引开发者和企业关注。

AI产品 Qoder AI 双胞胎智能体工作流 Qwen Conference

推荐理由：Qoder 的 AI 双胞胎概念为工作流自动化提供了新思路，做 AI 代理或效率工具的开发者值得关注，看看如何将 AI 融入日常任务。

原文

18:06

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

在 Qwen Conference 2026 的 Agent 应用论坛上，MuleRun 产品布道师 Jacob Junyu Si 分享了如何利用 MuleRun 平台实现 Go AI Native 开发。他重点介绍了在专用平台上构建自主智能体的路径，并呼吁开发者抓住 AI 原生浪潮。该演讲为 AI 应用开发者提供了从理论到实践的落地思路。

AI产品智能体 AI 原生 MuleRun Go Qwen Conference

推荐理由：MuleRun 为 Go 开发者提供了构建自主智能体的专用平台，想用 Go 做 AI 原生应用的团队可以直接参考其路径。

原文

17:57

Decoder@Matthias Bastian

精选

著名程序员 George Hotz 在测试 AI 编程智能体六个月后发出警告，认为它们将成为软件开发行业最昂贵的错误之一。他指出，LLM 能快速生成原型，但在细节上漏洞百出，产生的错误越来越难以发现。这一观点反映了 AI 社区在 LLM 角色问题上存在的深刻分歧。Hotz 的批评提醒开发者，在依赖 AI 编程工具时需谨慎评估其长期影响。

行业 AI 编程智能体 LLM 软件开发 George Hotz

推荐理由：Hotz 的警告戳中了 AI 编程工具的痛点——快速原型掩盖了难以调试的细节错误，做软件开发的团队在引入 AI 智能体前值得认真读一读。

原文

17:48

marktechpost@Asif Razzaq

精选

WorkOS 推出了 auth.md，一个基于 OAuth 标准的开放智能体注册协议。该协议通过让应用在其域名下发布一个 Markdown 文件，向 AI 智能体说明支持的注册流程、请求的权限范围以及如何获取与真实用户绑定的凭证，从而无需人工填写表单。这解决了当前大多数 Web 应用缺乏结构化智能体注册方式的问题，为智能体与服务的自动化交互提供了标准化方案。

AI产品智能体 OAuth 注册协议 WorkOS 标准化

推荐理由：auth.md 为 AI 智能体与 Web 服务的自动化注册提供了标准化方案，解决了当前智能体无法自主注册的痛点。做智能体开发或 API 集成的团队可以直接参考此协议，简化注册流程。

原文

15:21

berryxia@berryxia

一位用户分享了三个AI Agent协作完成审核任务的实践：两个Agent负责执行具体任务，一个Agent负责复核和查漏补缺。这种分工模式让人类只需通过自然语言指令（甚至“PUA”）来协调工作，大幅减少了人工干预。该方案展示了多Agent协作在审核场景中的实用性，尤其适合需要高准确率的重复性任务。

AI产品智能体多Agent协作审核自动化工作流效率工具

推荐理由：做审核、质检或文档处理的团队可以借鉴这种“2执行+1复核”的Agent协作模式，直接减少人工盯屏的精力消耗，值得一试。

原文

13:34

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里云CTO李飞飞与Nous Research战略主管Tommy Eastman将在2026年5月26日的Qwen Conference上讨论“Scaling Trustworthy Agents”（扩展可信智能体）。该对话聚焦于如何构建可信任的AI智能体，以推动AI原生应用的规模化发展。会议旨在探讨智能体在复杂场景中的可靠性、安全性和可扩展性。这是AI行业从模型能力向智能体落地转型的关键议题。

行业智能体可信AI Qwen 阿里云 Nous Research

推荐理由：智能体信任问题是当前AI落地的最大瓶颈之一，做AI应用开发或智能体部署的团队值得关注这场对话，了解行业头部玩家如何解决规模化中的信任挑战。

原文

12:12

Paul Couvert@itsPaulAi

阿里巴巴发布了 Qwen-3.7-Max 模型，性能出色，可轻松接入 Hermes Agent 或 OpenCode，替代 GPT-5.5 或 Opus 4.7。输出成本比 Opus 4.7 低 3.3 倍，比 GPT-5.5 低 4 倍，输入成本也比两者低 2 倍。该模型在多个基准测试中表现优异，为开发者提供了高性价比的替代方案。

AI模型 Qwen-3.7-Max 阿里推理模型成本优化智能体

推荐理由：Qwen-3.7-Max 以极低成本提供接近顶级模型的性能，做 AI 应用开发或智能体集成的团队可以大幅降低推理开销，值得立刻上手试试。

原文

11:19

arXiv cs.AI@Zhewen Tan, Yilun Yao, Huiyan Jin, Wenhan Yu, Guoan Wang, Mengyuan Fan, liang lu, Feng Liu, Xiangzheng Zhang, Duohe Ma, Tong Yang, Lin Sun

精选

大语言模型智能体依赖持久记忆来存储历史交互并提升长任务执行能力，但这也带来了安全漏洞：对抗用户可通过正常交互向记忆库注入恶意记录，后续检索时操纵智能体行为。现有防御主要聚焦在线干预（如提示过滤），无法在有害行为发生后定位哪些记忆是罪魁祸首。MemAudit 提出后验因果审计框架，结合反事实记忆影响分数和记忆一致性图，从结构异常中识别恶意记忆。在 QA 和推理智能体场景下，MemAudit 将攻击成功率从 70% 和 83.3% 降至 0%，为智能体记忆安全提供了有效的审计工具。

论文智能体安全/对抗记忆审计因果归因 LLM

推荐理由：智能体记忆安全是实际部署中的盲区，MemAudit 解决了「事后追责」的难题，做 LLM 安全或智能体系统的团队可以直接参考其因果审计方法。

原文

11:18

arXiv cs.AI@Jiarui Guo, Haojia Wei, Yiming Zhang, Yifei Liu, Yuning Gong, Hongjie Zhang, Xue Yang, Zhihang Zhong

精选

PhotoFlow 提出了一种基于智能体的虚拟摄影框架，能够在无预设相机位姿或参考图像的情况下，根据语言指令在3D场景中自动选择相机参数并渲染照片。该框架包含导演、评审和反思三个模块，通过闭环搜索优化拍摄效果。同时发布了 VPhotoBench 基准，包含47个场景和141个语言条件摄影任务。实验表明，PhotoFlow 在六轮渲染预算下，成功率和质量对齐指标均优于现有方法。这是首个将语言条件虚拟摄影作为可执行智能体任务的工作。

论文智能体 3D场景理解虚拟摄影视觉语言模型闭环搜索

推荐理由：做3D场景理解或自动摄影的团队，PhotoFlow 把语言指令到相机参数的全流程打通了，可以直接用它的闭环搜索思路提升自己的渲染管线。

原文

11:12

arXiv cs.AI@Zisu Huang, Jingwen Xu, Yifan Yang, Ziyang Gong, Qihao Yang, Muzhao Tian, Xiaohua Wang, Changze Lv, Xuemei Gao, Qi Dai, Bei Liu, Kai Qiu, Xue Yang, Dongdong Chen, Xiaoqing Zheng, Chong Luo

精选

这篇论文系统研究了语言智能体通过复用模型生成的技能（结构化程序化知识）来提升性能的全过程，涵盖经验生成、技能提取和技能消费三个阶段。研究发现，模型生成的技能平均有益，但存在显著的负迁移现象，且技能提取器和消费器的表现并不一致——一个模型可能是强提取器但弱消费者，反之亦然。技能效用与模型规模或基线任务强度无关。通过深入分析每个阶段，论文揭示了经验组成如何影响技能质量、有用技能的特征以及同一技能在不同消费者间的迁移效果。最后，作者提出了一种元技能方法，指导技能提取聚焦于实际效用相关的特征，一致提升了技能质量并大幅减少了负迁移。

论文智能体技能复用负迁移元技能语言模型

推荐理由：这篇论文为智能体技能复用提供了首个系统性评估框架，做智能体开发或研究的人可以从中了解技能提取与消费的匹配规律，避免负迁移陷阱，值得关注。

原文

11:11

arXiv cs.AI@Yifan Yang, Ziyang Gong, Weiquan Huang, Qihao Yang, Ziwei Zhou, Zisu Huang, Yan Li, Xuemei Gao, Qi Dai, Bei Liu, Kai Qiu, Yuqing Yang, Dongdong Chen, Xue Yang, Chong Luo

精选72°

SkillOpt 提出了一种新方法，将智能体技能视为冻结模型的外部状态，通过独立的优化器模型对技能文档进行有界增删改编辑，并仅在严格提升验证集分数时接受修改。该方法引入了文本学习率预算、拒绝编辑缓冲区和逐轮慢/元更新机制，使技能训练稳定且部署时零额外模型调用。在 6 个基准、7 个目标模型和 3 种执行框架（直接对话、Codex、Claude Code）的 52 个测试单元中，SkillOpt 全部取得最佳或并列最佳，相比无技能基线在 GPT-5.5 上平均提升 19.1-24.8 个百分点。迁移实验表明，优化后的技能在不同模型规模、执行环境和相近数学基准间仍保持价值。

论文智能体技能优化文本空间优化 GPT-5.5 Codex

推荐理由：SkillOpt 解决了智能体技能无法像深度学习权重那样可靠优化的问题，做智能体开发或技能自动生成的团队可以直接用这套方法替代手工调参，效果显著且部署零开销。

原文

11:02

AI Will@FinanceYF5

Anthropic 正在为 Claude 开发一项新的文件式记忆功能，允许用户选择使用记忆文件或经典记忆模式。记忆文件是 Claude 在对话中自动编写并读取的结构化笔记，用户可随时浏览和编辑。该功能类似于此前发现的“知识库”功能，更接近 OpenClaw 和 Hermes 等始终在线智能体的记忆方式。此举可能为未来 Claude Conway 的推出做准备，是重要的基础设施升级。

AI产品 Claude 记忆文件知识库智能体 Anthropic

推荐理由：Claude 的记忆升级让 AI 能更持久地记住用户偏好和上下文，做深度对话或长期项目的团队值得关注，尤其是依赖持续记忆的智能体开发者。

原文

00:22

岚叔@lufzzliz

精选

一位开发者基于历史实践，沉淀了一套完整的 LLM Wiki 教程，包含 Skill、实践案例和原理解读。教程可直接让 AI Agent 阅读并按照 Skill 进行实操，同时推荐结合 Agent 的定时任务能力实现 Wiki 的持续迭代。该教程旨在帮助用户高效构建和维护 LLM 知识库，适合对 LLM 应用落地感兴趣的团队和个人。

AI产品 LLM Wiki 教程智能体知识库

推荐理由：做 LLM 知识库搭建的团队可以直接用这套 Skill 实操，配合 Agent 定时任务还能自动迭代，省去手动维护的麻烦。

原文

5月24日

19:34

Geek@geekbb

DeepSeek GUI 是DeepSeek TUI的桌面图形界面版本，支持多会话聊天、流式输出和工具调用审批。用户可审查智能体修改的文件，每次改动显示diff。该项目已在GitHub开源，提供更直观的AI交互体验。

AI产品 DeepSeek 开源/仓库智能体 MCP/工具

推荐理由：把终端AI搬到桌面，支持diff审查

原文

16:43

16:43IT之家（博客/媒体）

微软要求员工改用自研Copilot CLI而非Claude Code，因后者使用成本随用户增多而攀升。其他企业也在缩减AI工具使用规模，智能体词元消耗量可达普通大语言模型查询的上千倍。OpenClaw创始人称其团队单月词元使用成本超130万美元（约885.6万元人民币）。词元单价下降但使用量上涨，体现杰文斯悖论，AI开销已高于人力成本且效率提升有限。

行业大模型 AI成本智能体微软 Claude

推荐理由：AI成本比人力还高，企业别盲目推

原文

16:37

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

5月26日，阿里云国际业务副总裁、北美区域总经理陈亮将在新加坡金沙会展中心主舞台演讲。主题为Agent Engine的规模化推理与智能体释放。该活动聚焦AI推理和Agent技术的大规模应用。

行业智能体 Agent 大模型阿里云

推荐理由：阿里云高管讲Agent规模化

原文

16:36

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

5月26日，阿里云产品工程副总裁、计算平台负责人王俊华将在新加坡金沙会展中心发表主题演讲，解读 Agentic Cloud 如何赋能 Token 与智能体。该演讲聚焦云平台对 AI 代理的支持，注册链接已开放。

行业阿里云 Agent 智能体云平台

推荐理由：阿里云 VP 亲讲 Agent 云战略

原文

16:28

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

前谷歌高管Mo Gawdat在播客中提出，智能不是物理属性，因此无论由碳基（人类）、硅基（当前AI硬件）还是量子基（未来）结构产生，本质相同。他认为，当人类停止将自己的智能强加于机器时，机器才能产生真正的智能。该观点来自《The Diary Of A CEO》与Mo Gawdat的对话。

论文智能体大模型 Mo Gawdat AI哲学

推荐理由：重新思考AI的本质定义

原文

16:25

Decoder@Jonathan Kemper

精选75°

来自马里兰大学、Google、Meta等机构的研究者使用AutoTTS框架，让Claude Code自主发现AI推理控制算法。该算法相比标准自一致性方法，在保持相同准确率的同时，计算量减少约70%。整个搜索过程仅花费40美元，耗时160分钟。

论文智能体推理模型大模型 AutoTTS Claude Code

推荐理由：AI自己设计算法，省钱又高效

原文

16:02

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里云CTO李飞飞将于5月26日在新加坡金沙会展中心发表主题演讲，主题为“Ship the Next”和“Scaling Trustworthy Agents”。该活动聚焦AI智能体的规模化部署与可信性挑战。李飞飞将分享阿里云在智能体领域的技术进展与实践经验。

行业智能体 Agent 阿里云

推荐理由：阿里云CTO讲智能体规模化

原文

16:02

阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

阿里巴巴通义大模型业务部多模态交互负责人Steven Hoi教授将于5月26日在新加坡金沙会展中心发表主题演讲，探讨Agent时代的基础模型。该演讲聚焦于基础模型如何支撑智能体应用的发展。活动面向AI从业者和研究者开放注册。

行业 Agent 大模型多模态智能体

推荐理由：阿里专家讲Agent时代基础模型

原文

15:46

15:46IT之家（博客/媒体）

精选

中国科学院大连化学物理研究所与沈阳自动化研究所联合研制出智能透射电子显微镜“原眼一号”，实现“传样—成像—解析”全流程自主运行。该设备在催化剂分析中单日可处理200个样品，采集5000张图像，定量解析50万个颗粒。相比现有设备，图像获取速度提升约56倍，分析效率达人工的约300倍。两周数据量相当于传统电镜一年工作量。

AI产品智能体大模型原眼一号透射电镜

推荐理由：国产电镜效率提升300倍

原文

14:46

14:46IT之家（博客/媒体）

第56届IEEE国际电路与系统研讨会（ISCAS 2026）于5月24日在上海国际会议中心开幕，会期至5月27日。会议主题为“面向智能社会的电路与系统”，涵盖人工智能、汽车智能系统、脑科学等前沿方向。华为董事何庭波和中国科大潘建伟院士将发表演讲，分享量子信息领域成果。本届ISCAS首次获得中国计算机学会（CCF）B类会议认定，选址上海凸显中国在该领域影响力。

行业大模型 AI安全智能体集成电路

推荐理由：ISCAS 2026在上海，何庭波潘建伟都来了

原文

11:13

@zarazhangrui@zarazhangrui

这是一条面向在上下文管理技术方面有成功经验的开发者或研究者的活动邀请。活动将在湾区举行，由 NotionHQ、radicalvcfund 等联合主办，旨在展示 Gbrain、LLM Wiki 等智能体上下文管理技术的实际应用。参与者有机会进行现场演示，分享经验。该活动对于关注智能体上下文管理、提升 AI 系统效率的从业者具有重要价值。

行业智能体上下文管理 Gbrain LLM Wiki 活动

推荐理由：如果你在智能体上下文管理上有实战经验，这是展示成果、与同行交流的绝佳机会，建议在湾区的开发者点开 RSVP 链接报名。

原文

11:11

@zarazhangrui@zarazhangrui

83°

开发者 zara zhangrui 开源了 Claude Code Lark/Feishu Bridge，让用户能在飞书聊天中直接与 Claude Code 交互。该工具支持在手机端通过飞书使用 Claude Code，将多个会话管理为群聊，告别杂乱的终端标签页。Claude Code 能读取飞书中的聊天、文档、会议记录等上下文，还能自动撰写飞书文档并回复评论。用户可将飞书消息转发给 Claude 完成任务，Claude 还能发送带按钮和 UI 的交互卡片。该项目完全开源，适合需要移动端或团队协作使用 Claude Code 的开发者。

AI产品 Claude Code 飞书/Feishu 开源/仓库智能体协作工具

推荐理由：飞书重度用户和远程团队终于能在手机上和 Claude Code 自然对话了——不用切终端、不用记命令，直接在聊天里管理多个会话，还能让 Claude 读文档写文档。做自动化或团队协作的开发者值得立刻试试这个开源桥接工具。

原文

10:52

marktechpost@Sana Hassan

精选

本文介绍了如何基于 Anthropic API 构建 SuperClaude 框架的高级工作流，通过集成命令系统、多智能体协作、模式切换和会话记忆功能，实现更复杂、更可控的 AI 交互。该框架允许开发者定义自定义命令、创建专用智能体角色、切换不同工作模式，并利用会话记忆保持上下文连续性。教程提供了具体代码示例和架构设计思路，适合希望扩展 Claude 能力的开发者。

技巧 SuperClaude 框架工作流智能体会话记忆 Anthropic API

推荐理由：想用 Claude 做复杂自动化任务的开发者，这个框架能帮你把命令、智能体和记忆整合成一套可复用的工作流，比直接调 API 灵活得多，值得照着教程搭一套。

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10:50

Decoder@Matthias Bastian

Deepseek 宣布将其旗舰模型 V4-Pro 的 75% 折扣永久化，输入价格降至每百万 tokens 0.435 美元，比 GPT-5.5 便宜至少 11.5 倍，输出价格更是低 34 倍以上。这一激进定价策略针对 token 消耗大的智能体系统，可能对西方 AI 提供商造成巨大竞争压力。Deepseek 通过永久降价巩固其性价比优势，吸引更多开发者转向其平台。此举标志着 AI 模型价格战进入新阶段，尤其对依赖大规模推理的自动化应用影响深远。

AI模型 Deepseek V4-Pro 降价 GPT-5.5 智能体

推荐理由：做智能体或高 token 消耗应用的开发者，Deepseek 这个永久降价直接拉低了推理成本，比 GPT-5.5 便宜几十倍，值得立刻评估迁移。

原文

10:50

宝玉@dotey

精选

开发者 Zara Zhang 开源了 feishu-claude-code-bridge，一个连接飞书与 Claude Code 的桥梁工具。它允许用户在飞书内直接向 Claude Code 发送指令，并实时接收处理结果，也能让 Claude Code 操作飞书文档。项目通过本地常驻的 bridge 进程，将飞书消息转为 prompt 调用本地 Claude CLI，支持流式输出和交互确认。该工具不仅打通了飞书与 Claude Code，还可作为参考实现，将飞书与 Codex、Cursor 等本地 AI 工具连接。自 2026 年 6 月 15 日起，Claude 订阅计划对 claude -p 模式独立计费，使用 API 则不受影响。

AI产品飞书 Claude Code 开源/仓库桥接工具智能体

推荐理由：飞书重度用户和 Claude Code 爱好者终于可以无缝衔接了——在飞书里指挥 Claude Code 干活，还能自动创建文档，效率翻倍。建议用飞书办公的团队直接试试这个开源桥接工具。

原文

10:36

Demis Hassabis@demishassabis

Garry Tan 宣布开源项目 GBrain 发布 v0.40.0 版本，基于 Gemini Live 构建语音智能体。该智能体支持大上下文、优秀工具使用和完整大脑访问，可赋予 OpenClaw/Hermes Agent 语音交互能力。Garry Tan 将其描述为“火星是朋友，金星是你的 EA”，并作为开源礼物分享。此项目展示了 Gemini Live 在语音智能体领域的实际应用潜力。

AI产品语音智能体 Gemini Live 开源/仓库 GBrain 智能体

推荐理由：语音智能体开发者可以直接用 GBrain 快速搭建基于 Gemini Live 的语音交互系统，开源且功能完整，值得一试。

原文

05:19

AI Engineer@aiDotEngineer

精选

Anthropic 举办了一场 75 分钟的工作坊，由 Ash Prabaker 和 Andrew Wilson 主讲，展示了如何构建能够持续运行数小时的智能体，而非传统智能体仅能存活几秒。工作坊聚焦于解决智能体在长时间任务中的持久性和可靠性问题，提供了实用的构建方法和设计原则。这对于需要执行复杂、长周期任务的 AI 应用开发者具有重要参考价值。

AI产品智能体 Anthropic 长周期任务工作坊持久性

推荐理由：做长周期 AI 智能体开发的团队，终于有了可落地的方案——Anthropic 直接给出了让智能体从秒级存活到小时级的方法，建议点开工作坊回放学习。

原文

03:37

marktechpost@Michal Sutter

精选72°

腾讯开源了 TencentDB Agent Memory，一个完全本地的 AI 智能体记忆系统，采用 MIT 许可证。该系统结合了符号短期记忆（将冗长的工具日志压缩为紧凑的 Mermaid 任务画布）和四层长期记忆金字塔（L0 对话 → L1 原子 → L2 场景 → L3 人格）。它作为 OpenClaw 插件和 Hermes Docker 镜像提供，默认在本地 SQLite + sqlite-vec 上运行，并使用混合 BM25 + 向量检索与 RRF 融合。腾讯自己的基准测试显示，在 WideSearch 上使用 OpenClaw 时，令牌减少 61.38%，相对通过率提升 51.52%，PersonaMem 准确率从 48% 提升到 76%。

AI产品智能体记忆系统开源/仓库腾讯本地部署

推荐理由：腾讯开源的四层本地记忆管线解决了智能体长期记忆的痛点，做本地 AI 应用或智能体开发的团队可以直接集成，建议试试这个 MIT 许可的方案。

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00:03

Geek@geekbb

精选

FinSight 是一个开源的 AI 股票研究代理系统，能够将公告、财报、研究笔记和市场数据转化为有证据支撑的回答和版本化的研究报告。它提供证据溯源报告、工作流编排和 RAG 评估能力，帮助投资者和研究人员高效获取可信的金融信息。该系统通过模块化设计支持自定义工作流，并内置评估机制确保检索增强生成的质量。对于需要快速、透明地分析大量金融文档的团队，FinSight 提供了一个可部署的开源解决方案。

AI产品开源/仓库金融AI RAG/检索增强智能体工作流编排

推荐理由：做金融研究和投资的团队终于有了一个开源工具，能把公告、财报、研报自动转成带证据链的分析报告，省去手动整理和交叉验证的麻烦，建议直接部署试试。

原文

00:03

elvis@omarsar0

精选

一篇新论文提出一种不修改模型、只调整运行时接口（Harness）的方法，将重复交互失败转化为可复用的干预措施。在 7 个确定性环境、126 个模型-环境设置和 18 个基座模型上，该方法平均相对提升 88.5%。从一个模型轨迹学到的 Harness 可泛化到其他 17 个基座模型，说明它捕获的是环境结构而非模型特定模式。这对生产环境中部署智能体的团队有直接参考价值。

论文智能体 Harness/接口泛化性生产部署论文

推荐理由：做智能体工程化的团队会发现，你的 Harness 工作比想象中更可迁移——不用反复调模型，改接口就能显著提升性能，值得点开看具体实现。

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5月23日

22:17

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选72°

论文智能体控制层自然语言 SWE-bench 论文

推荐理由：这篇论文戳中了AI智能体工程化的核心痛点——控制层设计比模型选择更关键，做智能体框架或复杂任务自动化的开发者值得一读。

原文

21:12

marktechpost@Asif Razzaq

精选

CopilotKit 在 2026 年发布了新的 AG-UI 协议、AIMock 测试套件和 Pathfinder 服务器，旨在为开发者提供生产级的智能体 AI 架构。AG-UI 协议标准化了智能体与用户界面的交互方式，AIMock 让开发者无需真实环境即可模拟和测试智能体行为，Pathfinder 服务器则优化了智能体决策路径的编排与执行。这些工具解决了智能体应用从原型到生产的关键痛点，使开发者能更高效地构建、测试和部署可靠的智能体系统。

AI产品智能体 CopilotKit AG-UI协议 AIMock Pathfinder

推荐理由：CopilotKit 的这套工具链直接解决了智能体 AI 从 demo 到生产环境的鸿沟，做智能体应用的开发者不用再自己造轮子，AG-UI 协议和 AIMock 值得一试。

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17:51

marktechpost@Asif Razzaq

精选

阿里巴巴 Qwen 团队在 2026 年阿里云峰会上推出 Qwen3.7-Max，这是其最先进的智能体模型。该模型拥有 100 万 token 的上下文窗口和扩展思考模式，专为长周期任务设计，包括编程、调试和多步骤工作流自动化。在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分为 56.6，在专有模型中排名第五。

AI模型 Qwen3.7-Max 推理模型智能体百万上下文编程助手

推荐理由：百万 token 上下文窗口让长代码库分析和复杂工作流自动化成为可能，做 AI 智能体或编程工具的开发者值得关注，可以直接用于长周期任务。

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16:19

@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq

精选76°

在编写自训练俄罗斯方块机器人的真实智能体任务中，Qwen 3.7-Max 以 56% 的改进幅度、仅 1.32 美元的训练成本，全面超越 Claude Opus 4.7（+28%，12.15 美元）和 GPT-5.5（+7%，2.85 美元）。测试中每个模型可读取自身代码、运行基准测试并迭代重写 10 轮。Qwen 3.7-Max 在性能提升和成本效率上均占优，成本仅为 Claude 的 1/9、GPT 的 1/2。这表明 Qwen Max 在长智能体循环任务中具有显著优势。

AI模型 Qwen 3.7-Max 智能体模型对比成本效率自迭代

推荐理由：做智能体开发或自动化任务的团队，Qwen 3.7-Max 在成本与性能上碾压对手，值得在类似场景中直接替换测试。

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14:42

Greg Brockman@gdb

DHH 在 X 上发帖称 GPT-5.5 在复杂智能体任务上表现惊人，相比 GPT-5.2 有显著进步，甚至让 Opus 4.7 显得像倒退。他认为这是 OpenAI 的强力回归，体现了模型竞争的激烈程度。该评价来自知名开发者，对关注 AI 模型迭代和智能体能力的读者有参考价值。

AI模型 GPT-5.5 智能体模型评测 OpenAI DHH

推荐理由：DHH 作为 Ruby on Rails 创始人，他的实战评测对做复杂智能体开发的团队很有参考价值——GPT-5.5 的进步值得亲自试一下。

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10:37

Ate-a-Pi@svpino

Santiago 指出，当前 AI 模型已经足够强大，智能体失败的主要原因不再是模型能力不足，而是缺乏正确的上下文。他提出上下文工程的 4 个关键要素，帮助开发者构建更可靠的智能体。这一观点强调了上下文质量对 AI 系统表现的决定性影响。

AI产品智能体上下文工程 AI 开发最佳实践 Santiago

推荐理由：做智能体开发的团队别再怪模型笨了——上下文才是瓶颈，Santiago 的 4 个要素值得直接套用。

原文

10:36

Ate-a-Pi@svpino

Higgsfield MCP 现已集成到 Manus 平台，使得 Manus 智能体能够调用 Seedance 2.0、Nano Banana Pro、GPT Image 2.0 等前沿图像和视频模型。这意味着用户可以直接利用这些模型为 Meta、Instagram 等平台创建广告内容。这一集成标志着自主内容生成进入新阶段，让 AI 智能体能够独立完成从创意到投放的广告制作流程。

AI产品 MCP/工具智能体广告生成图像模型视频模型

推荐理由：做广告投放或内容创作的团队，现在可以让 Manus 智能体直接调用顶级图像/视频模型生成广告素材，省去手动切换工具的麻烦，建议试试这个自动化工作流。

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