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为了解决这一问题，来自 University of Arizona、Zoom 与 Stony Brook University 的研究团队推出了 VISTA（VIsual Spec-To-App Benchmark）, 首个面向 Visual Spec-to-Web-App Coding Agents 的端到端 Benchmark。
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
据DeepSeek官方API文档及GitHub仓库信息，一款名为Deep Code的第三方开源AI编程助手近日被收录进DeepSeek Agent工具。该工具面向DeepSeek-V4系列模型做了适配，支持深度思考、推理强度控制、Agent Skills以及MCP集成。截至发稿，Deep Code GitHub仓库显示，该工具收获超1500星、127 fork。
这几天，我们把一群平均年龄只有 19 岁的人召集到一起。几天之后，我们意识到，这可能是一次提前到来的未来。他们来自不同地方，有人做模型、做 agent、做机器人，有人做硬件、做开发者工具，有人还在上学，有人则已经在真实产品里承担核心工作。这里面有一批人已经站在今天 AI 最前沿的地方，参与过很多人正在使用、讨论、追赶的基座模型。
这个官方仓库vercel-labs/skills，发布仅五个月，GitHub星标就冲到了2.4万。凭什么这么火？简单到只有一行命令：npx skills add <package>。说白了，它就是AI智能体（AI agent）的包管理器。
今天想和大家分享一种业务建模方法：Agent Ontology，Agent 本体论 Ontology 是我在研究 Palantir 时不断出现的一个词，仔细研究后觉得很有必要单独拿出来，和大家分享。 首先，Ontology 不是单纯的方法论，也不是单独一个工具。
如果是小白第一次上手，我会更建议从 Kimi 开始。Kimi 的中文理解、长文本处理、Coding、多模态综合能力都很强，是最适合 Codex 的国产模型。今天这篇内容，手把手教大家如何将第三方大模型接入 Codex 搞定日常任务。
同样一兆瓦电，英伟达最新的GB300 NVL72能同时扛住61400个智能体，上一代H200只扛得住大约2600个。这中间，差了整整20倍。它就是独立评测机构Artificial Analysis发布的新基准：AA-AgentPerf。
5周内，他们如何做出了一个新的Agent产品，并完成了组织改造？那时，他们的公司火星电波成立了1年2个月，刚刚拿到新一笔200万美元融资。ListenHub——他们打造的一款AI驱动的音频内容生成工具，已经做到300万美元ARR，并实现了月度盈亏平衡。且，ListenHub仍在增长。按照原来的计划，他们会继续把它推向海外，到年底，营收或许还能再翻几倍。
近日，上海AI Lab等团队提出了一种面向专业软件智能体的新范式——ComAct（COM-as-Action）。它的核心思想在于：不再把鼠标点击和键盘输入作为Agent的action，而是让Agent直接生成COM代码，通过软件底层对象模型操纵真实专业软件。