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2025就要过去了。UC Berkeley、Stanford和IBM联手做了一件大事。他们调研了306份在一线“造 Agent”的从业者问卷，并深度访谈了20个已经成功落地并产生价值的一线企业案例（涵盖金融、科技、医疗等领域）。试图回答一个最朴素的工程问题：一个能用的、赚钱的Agent，到底是用什么架构搭出来的？
当问题又深又复杂时，一味上最强模型既贵又慢。测试时扩展能想得更久，却不一定想得更对。
一直以来，传统 MAS 依赖自然语言沟通，各个 LLM 之间用文本交流思路。这种方法虽然可解释，但冗长、低效、信息易丢失。LatentMAS 则让智能体直接交换内部的隐藏层表示与 KV-cache 工作记忆，做到了：
这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。
这篇论文由北京航空航天大学、阿里巴巴、字节跳动、上海人工智能实验室等几十家顶尖机构联合撰写，全文长达303页，是对当前“代码大模型（Code LLMs）”领域最详尽的百科全书式指南。
昨日，有位推特博主晒出了国内几大开源模型在轻量级软件工程 Agent 基准测试 mini-SWE-agent 上的成绩。该基准主要测试大模型在真实软件开发任务中的多步推理、环境交互和工程化能力。
DeepSeek V3.2的Agentic能力大增，离不开这项关键机制：Interleaved Thinking（交错思维链）。Interleaved Thinking风靡开源社区背后，离不开另一家中国公司的推动。
打造最强智能体平台，最大云巨头狂堆猛料。
在人工通用智能（AGI）的探索征程中，具身智能 Agents 作为连接数字认知与物理世界的关键载体，其核心价值在于能够在真实物理环境中实现稳健的空间感知、高效的任务规划与自适应的执行闭环。
一家成功的科技公司，其灵感往往源于最切身的痛点。对于 Archy 的创始人 Jonathan Rat 而言，这个痛点来自他的夫人。