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标签：Agent×
6月29日
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6月25日
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00:49berryxia@berryxia
77°
Qwen团队直接训练了一个语言世界模型Qwen-AgentWorld，核心目标是从头建模环境而非仅训练Agent行为。模型需预测终端输出、网页变化及代码执行后状态，而非单纯学习操作。利用该模型作为模拟器进行可控Sim RL，在某些任务上模拟训练的Agent性能甚至超过真实环境训练的Agent。此外，仅做环境预测的预训练能力可直接迁移到多轮Agent任务，在多个benchmark上取得显著提升，包括未见领域。Qwen开源了35B MoE版本及对应基准。
AI模型QwenQwen-AgentWorld世界模型Agent强化学习
推荐理由：通义千问出了个新模型，不是教Agent怎么动，而是先让模型懂环境变化。用模拟环境练出的Agent反而比真实环境练的还强，还开源了35B版，值得看看。
原文
6月24日
16:55
09:39
09:39Ate-a-Pi@svpino
精选
一位客户的token账单在过去几周内翻了三倍，原因是AI agent重构函数时需要执行读取文件、获取上下文、规划变更、编写代码、检查错误、更新测试、重试失败等十多个调用。每个调用都产生费用，agent越自主，费用越高。问题在于很难追踪谁在哪个模型上花了多少钱。解决方案是在agent和模型提供商之间部署一个网关，让所有请求先经过网关，从而获得可见性和控制力。Orq AI的API支持500多个模型和30多个提供商，可将廉价路由分配给便宜模型，昂贵模型留给复杂任务。
技巧OrqAgenttoken模型网关成本控制
推荐理由：你公司用AI agent写代码？小心token费用悄悄翻倍。作者亲测案例，推荐Orq网关统一管理模型调用，省心省钱。
原文
06:54
06:21
06:21
02:26
02:26Harrison Chase@hwchase17
精选
Harrison Chase 指出，发布第一版只是构建智能体工作的一小部分，更关键的是建立可重复的改进生命周期。该流程包括 5 步：1）Build——搭配 agent、tools、context、prompts 和 workflows 构建可用原型；2）Test——使用 evals 评估 agent 行为是否正确，而非仅输出类似内容；3）Deploy——将 agent 部署到生产环境；4）Monitor——通过 traces 追踪 agent 实际调用的工具、使用的上下文和失败点；5）Improve——从真实使用中学习，优化 prompts、tools、evals 和 agent 本身。Chase 将在 6 月 24 日的“The Agent Development Lifecycle 101”网络研讨会中详细讲解。
技巧LangChainAgent智能体工作流构建流程
推荐理由：LangChain 创始人手把手教你如何迭代改进智能体，从构建到上线再到优化，全是实操干货，适合所有做 AI Agent 的团队。
原文
02:25
02:25LangChain@LangChainAI
精选
LangChain联合创始人Harrison Chase在X上分享了构建可靠Agent的关键：发布第一个版本只是小部分工作，需要可重复的生命周期。该周期包括5个步骤：1) Build，构建Agent、工具、上下文、提示词和工作流；2) Test，使用eval确保Agent做正确的事；3) Deploy，将Agent部署到生产环境；4) Monitor，通过追踪查看Agent调用了什么工具、用了什么上下文、在哪失败；5) Improve，根据实际使用改进提示词、工具、eval和Agent。他将于6月24日在网络研讨会上详细讲解此生命周期。
技巧LangChainHarrison Chase智能体开发周期Agent
推荐理由：看看LangChain创始人怎么说Agent开发全流程——不只是搭出来，还要测试、部署、监控、迭代。五个步骤讲清楚怎么做出靠谱的Agent。
原文
6月23日
15:56
13:57
13:57Lenny Rachitsky@lennysan
Anthropic的Fiona Fung（领导Claude Code和Cowork团队）在接受Lenny Rachitsky访谈时指出，AI代理的抽象层次持续提升：从最初提示单个代理，到提示代理群体，再到代理自我提示。Fiona在Microsoft工作11年构建Visual Studio和TypeScript，后在Meta帮助构建首款VR/AR眼镜并启动Facebook Marketplace（年GMV超1000亿美元）。她分享了团队如何使用AI实现8倍代码产出，并讨论了工程师的上下文切换和孤独问题。访谈还涉及AI将如何改变产品团队的规划与角色。
行业Claude CodeAnthropicAgent编程助手工程团队
推荐理由：Anthropic的Claude Code负责人分享AI如何让团队产出8倍代码，以及代理从提示到自我提示的进化，对编程效率提升有直接启发。
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6月21日
22:27
00:56
00:56宝玉@dotey
精选
文章将传统软件工程实践迁移到 AI Agent 开发中，强调需求分析时需给 Agent 充足上下文并反复对齐，系统设计时用 plan 模式拆分里程碑。代码审查建议先让 Agent 审查格式和逻辑，但人需兜底业务逻辑。自动化测试包括单元测试、集成测试和端到端测试，需与 CI 集成自动运行。灰度发布和 CI/CD 机制（如 feature flag、自动回滚）可减少线上不稳定。线上修复目前更现实的是 AI 辅助定位、人确认后再提交，而非全自动闭环。
技巧Agent软件工程代码审查自动化测试CI/CD
推荐理由：宝玉分享的实操经验：把传统软件工程的代码审查、测试覆盖、灰度发布等方法用到 AI Agent 上，能少写 bug、少修 bug，适合正在用 Agent 写代码的团队。
原文
6月19日
16:42
16:13
6月18日
22:19
08:04
08:04eric zakariasson@ericzakariasson
Cursor宣布其移动端App即将进入正式发布阶段（GA）。用户可将本地Agent迁移至云端，让Agent在笔记本合盖后仍持续工作。通过手机即可向Cursor发送提示，并支持并行运行多个Agent。完成后可直接获取带有演示视频的Pull Request。
AI产品Cursor移动端Agent云端编程助手
推荐理由：Cursor马上出手机App了，能把本地Agent搬到云端继续跑，合上电脑也能用。还能并行跑多个Agent，手机发个指令就拿到带演示的PR。
原文
04:03
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6月17日
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6月16日
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6月12日
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6月11日
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