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Agent 正在从「回答一个问题」走向「承担一份工作」。近日，开源 AI Agent 社区 openJiuwen 针对 HyperAgent 架构详细解读，系统阐述了它对下一代 Agent 形态的判断 ——HyperAgent 应具备的八项特征，以及支撑这一形态的开源 AgentOS 分层设计。
DeepSeek Harness 团队发表技术文章，介绍由 Router 统筹、Worker 执行的 Super-agent 架构，支持跨会话并行、主动响应外部事件和长期在线，并已用于内部研发协作，相关原型 dsh-superagent-prototype 已开源但尚非正式产品。
为解决科研中对单篇文献深度解析的需求，佐治亚大学团队提出IntrAgent，专注单篇内容，避免大模型幻觉。通过段落排序与迭代阅读机制，精准提取实验细节与元数据。
能无限进步的「超级智能体」来了！
作为大家的测评博主，我最近发现一个巨有意思的现象： 现在市面上大部分评估 Agent 的基准测试，倾向于考核“单项技能”，而非“综合任务”。比如，你让 AI 点份外卖，它能完成；但如果要求它策划一场涵盖预算、选址、菜单、宾客邀请与流程安排的晚宴，它很可能就原地就 G 了。
果然只要坚持每天测Agent， 总能开出金的。Agent们好用但不便宜，有没有那种不烧积分，一句话就能定制多个智能体的Agent开发平台呢？今天就有了！
引言：越过AGI喧嚣，生产力正呼唤“成果交付型”AI
随着大模型能力的突破，“可调用工具的智能体”已经迅速从实验室概念走向应用落地，成为继大模型之后的又一爆发点。
你好研究僧，听说刚刚中了顶会，却还在愁怎么做Poster（学术海报）？
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？