来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。
“很正确，无比正确” 当我们问起阿里巴巴 Qoder[1] （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
吴恩达又出新课了，这次的主题是—Agentic AI。 在新课中，吴恩达将Agentic工作流的开发沉淀为四大核心设计模式：反思、工具、规划与协作，并首次强调评估与误差分析才是智能体开发的决定性能力：
调模型不如“管上下文”。这篇文章基于 ACE（Agentic Context Engineering），把系统提示、运行记忆和证据做成可演化的 playbook，用“生成—反思—策展”三角色加差分更新，规避简化偏置与上下文塌缩。在 AppWorld 与金融基准上，ACE 相较强基线平均提升约 +10.6% 与 +8.6%，适配时延降至约 1/6（-86.9%），且在无标注监督场景依然有效。
近日，谷歌资深工程主管、杰出工程师 Antonio Gulli 在网上公开发布了自己的新书《Agentic Design Patterns（智能体设计模式）》。地址：https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/preview?tab=t.0#
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
在AI快速迭代的浪潮下，搜索正在经历一场前所未有的重构。秘塔AI最新推出的「Agentic Search」模式，不再停留于「问什么答什么」，而是「边想边搜边做」。
