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今天 Interesting Engineering++ 发了一篇长文，把这些系统放在同一个分析框架里做了横评，回答的就是这些问题。原文地址：interestingengineering.substack.com/p/the-loop-is-the-lab
字节Seed最新研究，让大模型能“原地改参数”了。既不用改模型结构，也不用重新训练，还跑得很快。具体是这么个情况。智能体时代嘛，大家都知道模型们面对的任务开始变得越来越复杂、上下文越来越长。
Codepilot 是藏师傅从今年一月开始纯 Vibe Coding 写个一个全平台通用开源 Agent 客户端。截止目前已经迭代了几百个版本，github 的 Star 也来到了 5100. 支持你能想到的小龙虾和 ClaudeCode 等 Agent 所有的能力，比如：
Anthropic 刚刚给所有开发者发了一张快车票。Claude Managed Agents 正式公测，你不需要自己搭 Docker、写沙箱、管状态、做错误恢复——三个 API 调用，十分钟，一个生产级智能体就跑起来了。
多 Agents 协同方案成了现在 AI 圈的主流玩法，以前是一个 Agent 能搞定一个人要做的事，现在是多个 Agent 完成一个团队要做的事。
在这篇文章里，我想介绍编码智能体（Coding agents）以及 Agent harnesses 的整体设计：它们是什么、怎么运作，以及各个零件在实践中怎么拼到一起。
Claude Code这样私有的编程智能体虽然能力强大，但有着封闭、昂贵、难以定制的局限。艾伦研究院推出的Open Coding Agents，让你只需要400美元就能训练一个32B的专属编程智能体。
DeepXiv 是专为智能体设计的科技文献基础设施，把论文搜索、渐进式阅读、热点追踪和深度调研变成可调用、可编排、可自动化的能力。
一枚戒指里的“Token经济学”。
AI生成图表，难道只能靠碰运气？