工具调用

推荐理由：Cursor这AI调整了工具调用流程，现在等下个工具指令才结束动作，比之前更顺畅啦。

推荐理由：Jason Wei用羽毛球比喻讲透了为什么小模型加工具撑不起顶级智能，三点理由很实在，值得一看。

推荐理由：OpenAI官方分享了用GPT-5.6做智能体的省钱打法，从选模型到调工具都有，做Agent的可以学几招。

推荐理由：想自己做工具调用模型？这篇手把手教你用XYZ-Aquila-SFT和Qwen3微调，从数据到LoRA都有。

推荐理由：Perplexity 把 Search SDK 的执行可靠性从 81.9% 拉到 92.6%，做智能体编排的更稳了。

推荐理由：IBM新基准VAKRA，测API和文档多跳推理，最强70.4%，多跳掉一半，暴露AI短板。

推荐理由：Meta 出了个 30B 开源模型，能自己调工具写代码，还能看图，Apache 2.0 随便用，跑得动。

推荐理由：Gary Marcus 在线怼人，翻出自己 2001 年的论文说对方没读过定义。想围观神经符号 AI 的考古级争论就看这条。

推荐理由：Google刚修了Gemma 4工具调用的老毛病，速度还快了25-70%，Unsloth立马出了量化版能本地跑，做Agent的兄弟可以试试。

推荐理由：DoorDash 分享了落地 AI 购物助手的实操经验，重点在工具调用和记忆系统，不是只靠模型，做电商或生活服务 AI 的同学值得看

推荐理由：LangChain 把 Codex 会话追踪直接集成到 LangSmith 了，配置超简单，调试智能体流程更方便。

推荐理由：Simon Willison 的 llm 工具发布了 0.31.1，专门修了一个 bug：调用 OpenAI 工具时，空参数不再导致 JSON 报错，测试更稳定了。

推荐理由：Meta 给 Muse Spark 1.1 加了 API，工具调用和电脑操控都更强了，还有自对话的玄学彩蛋，玩起来挺有意思。

推荐理由：Armin 用实际 bug 案例拆解了 Claude 新模型在工具调用上的奇怪倒退，解释了为什么更强的模型反而更不听话，读起来很爽。

推荐理由：Armin发现新版Claude模型反而在Pi里用编辑工具时会乱加字段，旧版反而正常。这是模型训练方向影响第三方工具的真实案例。

推荐理由：vista8帮你理清了MCP、API、CLI各自适合什么场景，选哪种工具调用方式不再纠结。

推荐理由：AWS博客教你用Bedrock AgentCore内置观察功能排查生产智能体故障，比如无限循环和工具调用失败，省去自己搭建监控的麻烦。

推荐理由：手把手教你用 Colab 搞定 Fable 5 Traces 数据，从解析到审计再到训练基线，全流程避坑实战。

推荐理由：做AI智能体上线的小伙伴必看，Clay的AI负责人亲自讲了怎么降本70%和优化队列，干货12分钟。

推荐理由：Google 官方出的 Gemini 交互 API 教程，从 streaming 到 agent 沙箱都有代码示例，想写多轮工具调用可以看这个。

推荐理由：Deep Agents v0.6 出代码解释器了！运行时调工具，中间结果不占上下文，省 token 还少跑几趟。看详情。

推荐理由：Liquid 这个 8B MoE 模型只用 4.8GB 内存就比 OpenAI 20B 模型多调用了一倍工具，速度还快两倍，本地跑 agent 任务很实用。

推荐理由：做AI智能体强化学习的团队终于有了更精细的信用分配方法——APPO在13个基准上稳定提升4个点，且不牺牲效率，做多轮工具调用优化的开发者值得一试。