263k 星的「agent harness 操作系统」ECC（当日涨星 837、MIT）：68 子代理/292 技能/94 命令 + instinct 置信度学习 + 跨 harness 适配 + AgentShield 配置安全扫描。拆解五层架构、instinct 闭环与上下文预算取舍，含五个落地场景与可复现命令。

IDC《中国企业级通用Agent产品技术评估》让中国电信 TeleAgent 以 6.85 分位列第三。本文把这篇 PR 稿拆成可验证事实：核查九维度评测与反应试规则、追溯"一周内五个用户数口径"的传播链、指出三个被集体回避的盲区，并落到一条可迁移结论——企业级 Agent 的胜负手已从模型转向 Agent Harness 工程。

Agent-net, the team building an agent-to-agent marketplace where AI agents discover, trust, and pay each other, has rele…

一篇读懂 2026 年最容易被混为一谈的一对概念：RSI（递归自我改进）改进的是自己的"改进能力"，打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆；Agent 自进化不重新训练模型，靠记忆、技能与 harness 让部署后的表现持续变好。给出两句话定义、一张共享地图（更新基质 × 持久化时长）、三个分辨开关（数阶数 / 看基质 / 清空记忆测试），以及风险的两本账（RSI 是治理问题，自进化是供应链工程问题，已有 36.82% 技能含安全缺陷的审计数据）。本文同时为「一叶一世界」栏目开篇。

Embodied navigation requires agents to interpret visual observations, accumulate spatial knowledge, and execute actions …

Which open-source harness works with Ollama, LM Studio, or llama.cpp? 11 verified picks with licenses and setup rules. T…

As coding agents move from supervised code completion to unattended, around-the-clock exploration, their work expands fr…

本站「RSI 与 Agent 自进化」专题入口页：把站内 11 篇原创深度与 14 条一手动态收进同一张地图——先给 30 秒定性（RSI 改"改进能力"、自进化改"任务表现"），再按概念／全景／证据／判定／事件／工程／治理七层分层索引，附三条按时间预算划分的阅读路线（30 分钟 / 2 小时 / 半天）、一页速查卡、收录标准与更新日志。

从控制流与上下文的所有权出发，给出四条可执行的 Agent 工程原则：一切外部接入以工具体系形式接入且不注入系统提示词；逐级披露贯穿技能、工具发现、工具执行与记忆四个环节；Workflow / Agent / Agentic Workflow / Graph 各有场景、不是替代关系；并逐层拆解四者的技术原理——DAG 与状态机、ReAct 循环、宏观图加微观循环的混合架构，以及 State/Node/Edge、超步执行、reducer 合并语义、checkpointer 恢复、interrupt 人审与递归上限。

Foundation vision-language models (VLMs) exhibit broad intelligence about the world, yet translating this intelligence i…

四个工具 + 最短系统提示词的极简 Agent 框架，OpenClaw 的底层引擎

Google is refocusing its CC AI agent on household coordination, letting families share emails, schedules, and tasks so t…

Meta has released Muse for Mac, the first version of Muse that can complete things on a user’s computer. The agent works…

阿里把内部跑了两年的 AI 代码评审助手开源为 open-code-review（当日涨星 2,724、★36,575、Apache-2.0）：确定性工程 + LLM Agent 混合管线，含六道文件闸门、语义分组、三层记忆压缩与评论定位。AACR-Bench 同模型下 F1 为通用 Agent 的 1.5–2 倍、token 约 1/9，代价是召回更低。附五个落地场景与可复现命令。

Multiple family members can share data to help the agent make plans and complete tasks.]

9月16日，网易有道「NEXT，AGENT｜有道AI Open Day」在北京举办。]

为团队而生的办公 Agent #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 ]

Agent的下一步是关系型生产力]

We demonstrate that a general-purpose agent can directly drive a physical robot throughout task execution without any ta…

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) has emerged as a pivotal paradigm for complex decision-making in autonomous sy…

Agent usage is shifting toward long-horizon tasks such as coding and scientific discovery, among which terminal tasks ar…

Coding 之后，教育 Agent 正在成为下一场 Token 战争 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 ]

从"控制流所有权"这一第一性原理出发，拆解 Workflow（DAG 编排、确定性执行）与 Agent（ReAct 循环、涌现式控制流）的技术原理差异；详解 Agentic Workflow"图做骨架、节点内自主"的三层混合架构，以及提示链/路由/并行化/编排者-执行者/评审-优化五种经典编排模式与工程选型经验。

Large language model (LLM)-based multi-agent systems (MAS) achieve strong performance by employing specialized multiple …

Modern LLM-based agents operate through a harness of tools, reusable skills, and specialist agents that shapes what they…

Multi-agent LLM systems commonly use an orchestrator to decompose a task for a team of workers and then improve through …

Understanding agent behavior requires methods that scale to thousands of trajectories and surface new patterns in long, …

Armin Ronacher 发表《Pi: The Minimal Agent Within OpenClaw》，系统阐述了 Pi 框架'四个工具 + 最短系统提示词'的极简主义 Agent 设计观。

Cloudflare 开源其漏洞发现流水线（VDH）的种子 security-audit-skill（GitHub 当日涨星 3,606、★10,418、MIT）：六阶段多智能体审计，覆盖台账 + 对抗验证 + 字段级证据契约。本文拆解其架构数据流与五类落地场景，并给出社区盲测数据（中位精确率 90%、依赖 CVE 覆盖 0%）与使用边界。

Recent work extends recursive self-improvement (RSI) to agent harnesses for long-horizon coding and terminal tasks, enab…

AI 没有消灭交付瓶颈，只是把瓶颈从"写代码"搬到了"验证代码"。本文基于 2 篇 arXiv 论文、DORA 2025 报告与 2026 年三份行业基准（LinearB 8.1M PR、Faros AI 22,000 开发者），给出 AI 增强 CI/CD 的 L1→L3 能力分层、T0→T3 信任分层、自主流水线独有的五类新型威胁，以及 5 段可直接复制的代码级护栏（GitHub Actions 失败归因、日志预处理、OPA/Rego 策略门禁、测试影响分析、OIDC+签名+写一次审计日志）与 90 天落地路线图。关键数据：任务吞吐 +33.7% 但评审耗时 +441.5%、生产事故/PR 比值 +242.7%；AI PR 30 天合并率 32.7% vs 人工 84.4%；论文实验中 Lead Time −35%、CFR −38%、MTTR −43%，AI 干预准确率 87.5%、人工否决率 14.3%、零策略违规。

Recursive self-improvement (RSI) requires a concrete mechanism through which an AI system observes its capabilities and …

Anthropic has rebuilt Projects in Claude Code. A coordinator now splits tasks across parallel cloud threads that indepen…

Coding harnesses shape how autonomous coding agents translate model capabilities into long-horizon software-engineering …

OpenAI Codex developer Eric Provencher warns that running more than two parallel sub-agents almost always burns tokens w…

2026 年 9 月 17 日，唐杰与 GLM 团队披露：GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 在超过 10 万张国产芯片组成的集群上，参与完成 GLM-5.3-Flash 整套推理服务的适配、诊断与优化，不到两周把端到端吞吐提升到同一硬件初始基线的 3 倍。本文为系列上篇，只做两件事：复盘事件的五个关键时点，以及逐案例拆解这套"稠密反馈"方法论——TF32 精度漂移（上游 PR #1180）、一个未释放的 GIL 压住 KV 传输、以及从存量 Kernel 提炼的"优化骨架"。每个案例给出"现象→归因→修复→验证"完整链条，并附同业坐标对照表。全系列共三篇：上篇讲技术，中篇做 RSI 分级定位与七组数字的口径核查，下篇谈边界、风险与行动清单。

As AI agents move from bounded tasks to persistent deployments, failures can propagate through memory, tools, other agen…

把 RSI（递归自我改进）与智能体自进化放回同一个"经验 → 状态 → 行为"闭环做正面对比：前者打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆、风险外部化；后者打在外部文件与 harness 上、跨会话且可回滚、风险由采用者承担。给出六维对比表、闭环四问判定法、"清空记忆测试"，并梳理两者在 ICLR 2026 与 SIA / Meta-Harness 上的合流路径。含 Snyk ToxicSkills 审计（3,984 个技能中 36.82% 有安全缺陷、13.4% 为严重级）、SEA-Eval"片段式失忆症"等一手数据。

Scientific agents contribute to hypothesis discovery by synthesizing evidence, assessing proposals, and developing new e…

When we speak of recursive self-improvement (RSI), are we speaking of a phenomenon, a mechanism, or a prospect? Towards …

把 2026 年可核查的公开证据整理成一张六层能力路线图——预训练、后训练 RL、推理时计算、上下文与记忆、智能体与 Harness、世界模型。含 Meta ScaleRL 40 万 GPU 小时实验结论、RL 预算占比 10%–30% 口径、Chinchilla 对比、Meta-Harness 6x 差距等数据锚点，并给出优先级表与算法工程师/产品经理的行动建议。

三种概念的系统辨析：预定义代码路径 vs 运行时策略驱动，附选型决策框架与混合架构实践

面向工程师的 OpenClaw 架构深度长文：四层设计总览、Gateway 单进程控制平面、Agent Loop 完整生命周期、Markdown 记忆管线、四槽插件体系、安全模型与多代理路由，还原一个生产级 AI Agent 运行时的设计取舍。

In this work, we present Gander, an end-to-end model that unifies omni perception, realtime interaction, and agentic cap…

LLM agents are rapidly becoming production software, deployed to handle customer service, adjudicate disputes, and opera…

Reinforcement Learning from Verifiable Rewards works well when a task has a programmatic checker, but most long-horizon …

截至 2026 年 9 月，Pi 智能体框架 GitHub Star 突破 86k，pi-ai / pi-agent-core / pi-tui 组件被大量第三方 Agent 项目复用，'自建 Agent 而非套框架'成为新潮流。

"Less Structure, More Intelligence" 理念的多智能体产品，GAIA 基准 SOTA

Git白学了？？？]

Model maker commits to new framework for reporting misaligned models.]