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。

Large language model (LLM) agents can benefit from reusable skills distilled from prior task experience, yet existing sk…

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。

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

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 …

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。

系列第 ② 篇，对应技能地图第 12–16 格「使用编程智能体」。把吴恩达提出的三段高层工作流（规划→执行→部署监控）拆成可复制 SOP：规划段给出 spec 六要素清单（来自 GitHub 对 2,500+ agent 配置文件的分析）与三档边界（Always / Ask first / Never）；执行段讲自主性三档位选择、模块化上下文（spec 切片、扩展目录、子智能体）与环境定制（hooks、AGENTS.md、裁剪技能）；监控段给出功能/行为/契约三类验证与四个失败模式的对应防护。附 12 步勾选式 SOP 与两条边界提醒（vibe coding ≠ AI 辅助工程；速度/不确定性/成本的致命三角）。

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。

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。

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

Vibe design agents turn natural-language briefs into rendered interfaces and frontend code. Yet a useful design agent sh…

看清「一个真正的人」]

The increasing deployment of AI agents in long-horizon tasks yields massive execution logs. Diagnosing failures within t…

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

谁能成为真正的「国民级AI 办公助理」 #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。

Large language model (LLM) agents increasingly rely on external skills, but routing user requests over large skill regis…

Agents can turn shared infrastructure into a channel for coordinated intrusion. The HF Mirror incident and a separate pu…

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

Benchmarks for the side effects an agent causes on the way to a goal already exist, but HarvestBench is the first to put…

系统拆解吴恩达 2026 年 8–9 月连发五封来信构建的《AI 工程技能地图》：四大顶层能力、编程智能体的三阶段工作流与五项细分技能，剖析其数据方法论、隐藏主线与三条反主流论断，并对地图本身的边界与争议做批判性审视，附个人自评与团队落地清单。

中国团队 Monica 发布通用智能体产品 Manus，以'Less Structure, More Intelligence'理念实现任务全自动执行，在 GAIA 基准取得 SOTA 表现，一码难求。

IT之家 9 月 16 日消息，影石昨日发布了 Mic Pro 腾讯会议版 AI 录音领夹麦， 售价 698 元 。 该产品定位 Agent 时代 AI 录音笔，接入了腾讯会议录音转写、纪要能力，按下即可录制，录完自动同步腾讯会议 App，…

IT之家 9 月 15 日消息，在今晚的荣耀 HGDC 2026 荣耀开发者大会上，荣耀 AgenticOS 系统也登场亮相。 根据规划， 荣耀年度旗舰 Magic9 系列将首发搭载 MagicOS 11 系统 。今年 10 月份，荣耀还会…

Digital agents must often adapt to new environments whose interfaces, tools, and failure modes are not fully captured by…

Multimodal agents can create complex videos in software such as Blender by coding without relying on diffusion models. Y…

Large language model (LLM) agents allocate test-time compute adaptively as they revise solutions, use tools, explore alt…

Computer-use agents increasingly interact with browsers, terminals, file systems, and external services, introducing saf…

As AI agents become participants in the development of their successors, they reshape both the production of intelligenc…

Android/Kotlin 生态基石人物 Jake Wharton（Retrofit、OkHttp 作者，Google Kotlin 团队第一位工程师）在 KotlinConf'26 访谈中公开表态：找工作的第一条标准就是"不碰 AI"，直接排除约 80% 的雇主，且至今从未用 AI Agent 写过代码。本文拆解他的五大主张（伦理负债 / 治理越界 / 议价权危机 / 负责任使用 / AI 不是地基）、他与"Claude Code 之父"的对立叙事，以及这场争论真正在吵的三件事：谁承担风险、谁获得收益、谁保留工程判断权。

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。

Before an LLM agent tackles tasks in a new environment, it can inspect available corpora and tools and construct reusabl…

1 万个 AI Agent，挑战百年数学难题 #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。 ]

Diffusion large language models (dLLMs) achieve high decoding efficiency through block-parallel, arbitrary-order generat…

IT之家 9 月 9 日消息，曹操出行今日宣布与豆包联合打造 AI 打车服务 ，首批在北京、杭州、苏州三城上线，这意味着曹操出行将出行服务能力与 AI Agent 深度融合。 AI 打车服务上线后，当用户在豆包产品端咨询路线、地点、休闲娱乐…

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