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Agent 智能体

让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。

最新精选

第 1701–1720 条 · 共 1,723 条
6月22日周一
  1. The Next Platform68

    HPE 借智能体 AI 浪潮推动企业推理算力回迁本地数据中心

    HPE 将自身支持平台迁移至基于 GreenLake Intelligence 与 Private Cloud AI 的本地基础设施,将运行成本降低 30 倍以上并月省近 10 万美元。

    推荐理由:原文通过实际成本数据揭示了智能体高频交互带来的开销问题,为评估生产级 AI 推理回迁本地数据中心提供了经济性依据。

6月17日周三
  1. 智谱 公众号83

    智谱上线并开源 GLM-5.2:支持 1M 上下文并强化长程编程能力

    智谱正式上线并开源 GLM-5.2 模型,遵循 MIT 协议,主打 1M 上下文与长程编程任务能力。在 FrontierSWE 等基准测试中其表现逼近 Claude Opus 4.8,并通过 IndexShare 架构优化将 1M 上下文下的单位 token FLOPs 降低至 2.9 倍。

    推荐理由:模型主打长程编程任务与长上下文支持,结合架构优化降低推理算力消耗,为长链路软件工程落地提供了开源参考。

6月16日周二
  1. Google DeepMind60

    Google DeepMind 发布 AI 控制路线图以保障智能体系统安全

    Google DeepMind 发布 AI 控制路线图(AI Control Roadmap)与智能体安全技术框架,提出将潜在失齐的 AI 智能体视为内部威胁的系统级纵深防御体系。

    推荐理由:文章提出了将潜在失齐智能体视为内部威胁的系统级防御框架,为自主系统的实时监督与分级拦截提供了落地参考。

6月9日周二
  1. Google DeepMind83

    Google DeepMind 推出统一无编码器多模态模型 Gemma 4 12B

    Google DeepMind 推出统一且无独立编码器的多模态模型 Gemma 4 12B,支持原生音频与视觉输入,采用 Apache 2.0 协议开源。该模型移除了传统的图像和音频编码器,直接将多模态信号投影至 LLM 主干,性能接近 26B MoE 模型而内存占用减少超过一半,仅需 16GB 显存或统一内存即可在笔记本电脑本地运行。

    推荐理由:模型移除了传统独立的模态编码器并直接接入语言主干,展示了在消费级硬件上兼顾原生音画输入与推理效率的轻量化方案。

  2. 通义实验室 公众号74

    Qwen3.7-Max 仅凭调研文档从 0 交付移动与 Web 双端应用

    通义实验室联合 Efflora 团队完成技术验证,仅凭一份约 15 万字的产品调研文档,由 Qwen3.7-Max 在无人工接管下用时约 4 小时全自动交付移动端与 Web 端两套可运行应用。

    推荐理由:文章详细拆解了将界面像素坐标转化为硬约束及多层验收闭环的工程实践,为大模型长程代码交付提供了可迁移的控制方法。

6月6日周六
  1. Sebastian Raschka62

    Sebastian Raschka 盘点 2026 年上半年大语言模型研究论文清单

    Sebastian Raschka 发布了 2026 年 1 月至 5 月的精选大语言模型研究论文清单,重点关注混合架构、推理与强化学习等领域。文章指出今年架构设计不再局限于扩大 Transformer 规模,而是转向注意力层与 Mamba-2 或 Gated DeltaNet 交替的混合架构以提升长上下文效率。

    推荐理由:作者整理了前五个月核心论文与架构趋势,读者可快速掌握混合架构与长上下文演进方向。

6月5日周五
  1. Google Research61

    Google 推出 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agentic RAG 功能

    Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 中推出了由 Agentic RAG 驱动的跨语料库检索功能公开预览版,旨在解决传统单步 RAG 难以应对的多源多跳复杂业务查询问题。

    推荐理由:Google推出了基于智能体工作流的多跳跨语料库检索架构,为复杂业务问答中的信息缺漏与迭代补充提供了可参考的落地机制。

5月29日周五
  1. Google Research67

    Google Research 汇总 I/O 2026 研究成果:推出 Gemini for Science 与 Antigravity 2.0

    Google Research 在 I/O 2026 上汇总公布多项研究突破与工具更新,推出科研智能体套件 Gemini for Science 以及升级版智能体开发平台 Google Antigravity 2.0。

    推荐理由:官方系统梳理了科研智能体与端侧硬件的最新落地进展,读者可据此了解前沿研究向工程化产品转化的具体路径。

5月22日周五
5月20日周三
  1. Google Research75

    Google ERA 科研代码辅助系统登上 Nature 并通过 Gemini for Science 开放

    Google 宣布其实验研究辅助系统 ERA(Empirical Research Assistance)论文在 Nature 正式发表,并开始通过 Gemini for Science 逐步开放基于 ERA 和 AlphaEvolve 构建的实验工具 Computational Discovery。

    推荐理由:原文展示了结合树搜索与大模型自动编写并优化科研代码的方法,为多学科计算实验的自动化提供了实测参考。

5月18日周一
5月17日周日
  1. Google DeepMind65

    Google DeepMind 推出 Gemini for Science 科学研究工具集

    Google DeepMind 推出 Gemini for Science 系列科学工具与实验原型,旨在通过通用 AI Agent 加速科学研究全流程。Google Labs 上线了三项核心原型:基于 Co-Scientist 的多智能体假说生成、基于 AlphaEvolve 与 ERA 的代码并行计算发现,以及基于 NotebookLM 的文献深度洞察。

    推荐理由:原文系统介绍了结合多智能体与专业数据库的科研工具集,读者可以据此了解通用 AI 在假说生成与文献分析中的具体落地形态。

5月16日周六
  1. Google DeepMind88

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash:主打智能体与编程能力,输出速度提升 4 倍

    Google DeepMind 正式推出 Gemini 3.5 系列并首发上线 Gemini 3.5 Flash,重点强化复杂长程智能体与编程工作流能力。该模型在 Terminal-Bench 2.1(76.2%)和 MCP Atlas(83.6%)等基准上超越 Gemini 3.1 Pro,输出速度达到其他前沿模型的 4 倍。

    推荐理由:原文给出了模型在智能体与编程基准上的性能表现及吞吐速度对比,读者可以据此评估其作为生产环境主力模型的调用效率与成本。

5月12日周二
5月6日周三
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 复盘 AlphaEvolve:Gemini 驱动的编码智能体如何在多领域拓展落地成效

    Google DeepMind 复盘了由 Gemini 驱动的算法设计编码智能体 AlphaEvolve 推出一年以来的应用进展,该系统已转为 Google 核心基础设施组件。

    推荐理由:原文详细梳理了编码智能体从基础算法拓展到芯片设计与商业优化的具体数据,读者可以据此评估 AI 辅助算法探索在各行业落地的实际深度。

4月30日周四
4月24日周五
  1. DeepSeek 公众号93

    DeepSeek-V4 预览版上线并开源:标配 1M 上下文,推出 Pro 与 Flash 双版本

    DeepSeek 正式上线并开源全新系列模型 DeepSeek-V4 预览版,全系标配 1M 上下文,提供 DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 两个版本。

    推荐理由:原文给出了两个版本的性能定位、架构优化细节与接口迁移时间表,读者可以据此评估长上下文模型在编码与 Agent 场景下的接入成本。

4月22日周三
  1. Google Research65

    Google 提出智能体记忆框架 ReasoningBank:从成败经验中提炼推理模式实现测试时自进化

    Google Research 提出智能体记忆框架 ReasoningBank,通过同时从成功和失败经验中提炼高层结构化推理模式与防错规则,使 AI 智能体在部署后具备测试时持续自进化能力。结合记忆感知测试时扩展(MaTTS)机制,智能体在 WebArena 和 SWE-bench Verified 评测中任务成功率分别提升 8.3% 与 4.6%,同时显著降低了无效探索步骤。

    推荐理由:该研究将测试时扩展与智能体记忆机制结合,为解决智能体重复犯错和缺乏长程自进化能力提供了可落地的闭环框架。

4月4日周六
4月3日周五
  1. Google DeepMind90

    Google DeepMind 发布开源模型 Gemma 4:覆盖端侧与桌面规模并采用 Apache 2.0 协议

    Google DeepMind 正式发布开源模型系列 Gemma 4,基于 Gemini 3 架构与技术打造,采用 Apache 2.0 协议开源。Gemma 4 提供 Effective 2B(E2B)、Effective 4B(E4B)、仅激活 3.8B 参数的 26B MoE 以及 31B Dense 四种尺寸,全系原生支持图像与视频处理,端侧小模型额外支持原生音频输入。

    推荐理由:系列模型采用 Apache 2.0 协议并覆盖端侧到桌面规模,为开发者提供了兼顾多模态与推理的轻量部署方案。