汇总「Agent」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记，持续更新。
在 AI Agent 开发中，任务中断、状态丢失、context 超限是三个最常见的工程痛点。Anthropic 最新发布的 Managed Agents 工程博客给出了一套结构性解法：将 Agent 的大脑（调度逻辑）、手（执行环境）和记忆（会话日志）彻底解耦，让每个组件都能独立失败和重启，同时把完整的事件历史存在 context window 之外，从根本上解决长任务的状态管理问题。本文拆解这套架构的核心设计决定，以及背后的工程思路。
unyang 是前 Qwen（通义千问）负责人，前段时间他的离职造成了许多人的关注。不过他并未沉寂，就在刚才，Junyang 发表了一篇关于如何训练大模型推理能力、以及未来大模型推理能力训练应该走向何方的深度讨论。
PinchBench 是 Kilo Code 团队开发的开源基准测试系统，用于评估大型语言模型作为 OpenClaw 编码代理核心的表现。该系统运行一组固定真实世界任务，计算代理的任务完成成功率，同时记录执行速度和成本。所有结果通过公开排行榜 https://pinchbench.com 显示，目前包含 50 个模型的 403 次运行记录，最新更新时间为 2026 年 3 月 18 日。基准测试的代码和任务定义全部开源在 GitHub（pinchbench/skill 仓库），任何开发者均可本地复现或添加
Moltbook 是一个创新的社交网络平台，专为 AI Agent 设计，在这里它们可以分享内容、参与讨论，并进行投票和点赞活动。人类用户仅限于观察者角色，无法直接互动。这个平台类似于 Reddit 的结构，允许 AI Agent 创建子社区（称为 submolt）、发布帖子、评论，并通过 API 接口进行操作，而不是视觉图形界面。
Andrej Karpathy预测2026年AI将主导软件编码工作流，带来巨大效率提升，但可能引发低质代码泛滥（slopacolypse）。Anthropic的Boris Cherny以Claude Code团队实践回应，展示近100% AI生成代码、通用工程师招聘策略，以及通过模型迭代有效控制质量问题。
本文整理了 Andrej Karpathy 在 2025 年底关于 AI Agent 编程的核心观点。基于其使用 Claude Code 等大模型的真实工程经验，Karpathy 认为软件工程正从“手动编码”转向“由 AI Agent 执行、人类定义目标与约束”的新范式。文章同时分析了 AI Agent 在效率提升之外带来的工程风险、技能退化与内容质量问题，并指出 2026 年将是行业系统性消化 AI Agent 能力的关键一年。
本文系统梳理了大模型工具使用（Tool Use）的三个演进阶段：循环式工具选择（Function Calling）、计划驱动执行（Plan-then-Execute）和程序化工具编排（Programmatic Tool Calling）。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式，到支持并行调度的计划-执行范式，再到最新的代码驱动编排方式，工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。
AI Agent 的一个关键趋势正在浮现：从“快速回答问题”转向“长时间稳定执行复杂任务”。本文系统梳理了为什么 Anthropic、OpenAI 等企业开始强调“长时运行 Agent”，并解释其真实含义并非模型一直思考，而是通过作业化、异步执行、可恢复运行和动态上下文管理，实现跨会话完成复杂目标。文章深入对比了长时 Agent 与传统脚本化 LLM Loop 的本质差异，分析其在自治能力、上下文工程、耐久执行与治理上的核心价值，并总结构建长时运行 AI Agent 所需的关键技术等。
本文基于 Manus 一线工程成员的真实实践，总结并分析了 大模型时代 AI 产品在工程与复用层面发生的关键变化。文章并不关注模型参数或算法细节，而是聚焦于真实生产环境中的工程问题：功能交付的责任边界如何变化、为何原型验证比完整规划更重要，以及在 Agent 系统中个人角色与系统边界如何被重新定义。这些经验揭示了一个趋势——在大模型具备“执行能力”之后，AI 产品的可用性越来越依赖工程体系本身，而非模型能力本身。本文适合关注 AI 工程实践、Agent 架构以及大模型落地问题的技术读者参考。
本文介绍了 Claude 最近推出的 Skills 系统，以及作者在 Minion 框架中实现的一个完全开源的版本。Skills 的核心思路是让 AI Agent 在需要时再加载对应的专业能力，而不是一开始就把所有工具和知识都塞进上下文，从而缓解上下文窗口有限、成本高、响应慢的问题。
就在昨天，Anthropic 发布了一套非常重要的工程方案，专门针对这些挑战而设计：基于“Initializer Agent + Coding Agent”的双 Agent 架构。
本文介绍 Terminal-Bench 的设计理念，深入讲解 core、Terminal-Bench Hard 与最新 Terminal-Bench 2.0 的区别，帮助开发者选择合适的 AI 终端评测基准。
BrowseComp是一个用于评估AI代理网页浏览能力的基准测试。它包含1266个问题，这些问题要求代理在互联网上导航以查找难以发现的信息。该基准关注代理在处理多跳事实和纠缠信息时的持久性和创造性。OpenAI于2025年4月10日发布此基准，并将其开源在GitHub仓库中。
Anthropic 正式推出全新功能 Claude Skills，旨在让通用 AI 代理（Agent）具备专业领域能力。该功能允许用户通过创建包含 SKILL.md 文件的技能文件夹，为 Claude 注入可执行脚本、模板与资源，实现 Excel 处理、PPT 生成等特定任务的自动化操作。与传统提示词不同，Skills 采用结构化加载与本地沙箱执行机制，兼顾安全性与效率。
为了解决大模型的Agent操作依赖交互和人工处理这个问题，普林斯顿大学与 Sierra Research 的研究团队在 2025 年 6 月提出了 τ²-Bench（Tau-Squared Benchmark），并发布了论文《τ²-Bench: Evaluating Conversational Agents in a Dual-Control Environment》。 它是对早期 τ-Bench 的扩展版本，旨在建立一种标准化方法，评估智能体在与用户共同作用于环境时的表现。
就在昨天，2025年10月7日，Google DeepMind 正式发布其最新模型——Gemini 2.5 Computer Use。该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力，新增了“界面交互（UI 控制）”能力，能够在浏览器或移动端界面上像人类那样点击、输入、滚动、选择控件等操作。
智谱AI于2025年7月发布了Zread。这款产品能够利用其大模型能力，结合类似Deep Research的Agent技术，对GitHub项目进行深度解读和问答。其价值在于将强大的模型能力通过优秀的工程化设计，变成了一个真正“好用”的工具。它解决的正是那种“代码就在那里，但我就是看不懂”的尴尬，这种体验是单纯聊天机器人无法替代的。
今日，Moonshot AI正式发布了最新旗舰模型 Kimi K2-Instruct-0905。这是一款基于混合专家架构（MoE）的前沿大语言模型，总参数规模达到 1万亿，激活参数为 320亿，不仅在编码智能上实现了断层式提升，更凭借 256K超长上下文 成为当前同类产品中的佼佼者。官方称其在公共基准和真实智能体任务上的表现均有显著突破，已对标并超越部分国际顶尖模型。
Terminal-Bench是一个新兴的开源基准测试，专为评估人工智能Agent（AI Agent）在命令行终端环境中的实际操作能力而设计。它通过一系列模拟真实世界场景的复杂任务，旨在客观、可量化地衡量AI Agent在执行代码编译、服务器管理和数据处理等任务时的熟练程度与自主性。
阿里宣布开源第三代编程大模型Qwen3-Coder-480B-A35B，该模型是Qwen3编程大模型中第一个开源的版本，同时官方还基于Google的Gemini CLI改造并开源了阿里自己的命令行编程工具Qwen Code，完全免费使用。
OpenAI刚刚发布了一个全新的AI Agent产品，称为ChatGPT Agent。这个全新的Agent系统可以控制我们的电脑，然后使用电脑上的浏览器、PPT、Excel等工具帮我们完成一些日常的工作，从头开始帮我们完成一些非常复杂的任务。根据OpenAI的描述，这个Agent系统的目标未来是一个通用的Agent，而这些能力未来将会随着这个产品不定期更新。
上周，MoonshotAI 发布了 Kimi K2，并宣布 完全开源、允许商用。发布 24 小时内，社区即完成了 MLX 移植、4-bit 量化等后续工作。外网很多人评价说，Kimi K2是另一个DeepSeek R1时刻。本文尝试以第三方视角，把Kimi开发者公开的技术讨论、社区疑问与公开配置里的数字串成一条完整的技术决策链，解释Kimi K2背后的技术决策以及他们眼中大模型创业企业的方向。
Kimi K2是由Moonshot AI最新推出的旗舰级大模型，首次将开放Agentic Intelligence（自主代理智能）与强大工具调用能力有机整合。它不仅在知识推理、数学、代码等传统“非思维模型”任务上展现出全球领先的能力，还特别针对一系列实际Agentic（自动决策与操作型）任务进行了深度优化。在业内，这代表AI模型正从“只会答题”向“能自主完成复杂任务”转变。K2模型完全开源，可免费商用授权。
Manus AI 是一款尖端的人工智能代理程序，于 2025 年 3 月 6 日正式发布，旨在跨多个领域自主执行复杂任务，弥合人类意图与可操作结果之间的差距。它由 Butterfly Effect 开发，该公司在中国（北京和武汉）以及新加坡（BUTTERFLY EFFECT PTE. LTD.）设有运营机构。以下内容基于截至 2025 年 7 月 5 日的最新信息，涵盖其产品功能、关键技术特点及用户反馈。
