原来字节也有龙虾——Deer-Flow2超级智能体管理框架。开源发布后迅速登上了GitHub Trending榜首，已经收获了35.3k Star。Deer-Flow2采用模块化多智能体架构，这些智能体通过LangGraph实现协同合作。
现在的AI agent往往把长交互历史直接存起来，但很难高效复用。最朴素的方法直接从「原始记忆」里检索，但常常把模型淹没在冗长、低价值的上下文里。PlugMem把经验转化为结构化、可复用的知识，并提出一个任务无关（task-agnostic）的统一记忆模块，在多种Agent基准上提升性能，同时消耗更少。
2026年开年以来，Harness工程一词热度渐高，OpenAI在2月发布的一篇详细的内部实验报告标题中使用了此词，ThoughtWorks 首席科学家 Martin Fowler 在 X上也表示Harness工程是AI赋能软件开发的关键部分。
如今，一场由 AI 智能体驱动的变革正在发生。近日，来自香港科技大学、西北工业大学、清华大学等多家高校及研究机构的学者联合发布了遥感 AI 智能体领域系统综述。全文逾万字，首次为「遥感智能体」给出了严格定义，系统梳理了其架构、应用、数据集与未来方向。
养了这么久龙虾，是时候开始构建自己的 Skills 了。这时候，一篇来自 Anthropic 团队的 Skills 秘籍在外网广为流传，为想要构建 Skills 的开发者和智能体用户提供了绝佳的参考资料。
AI下半场拼的是数据。
在大模型时代，Tool-Use已经成为智能体能力的核心组成部分。
在AI编程智能体快速演进的今天，一个核心痛点愈发凸显：AI能写代码，却难以理解代码。更深层的问题是：即便模型能力再强，若缺乏结构化的工程约束与上下文支撑，智能体也难以稳定、可预期地完成真实工程任务。
天下苦 PPT 久矣。
今日凌晨，小米MiMo大模型系列重磅三连更：旗舰基座大模型MiMo-V2-Pro、全模态Agent模型MiMo-V2-Omni、MiMo-V2-TTS，其最新发布的这三大模型都是为优化智能体能力打造。
