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随着新一代主动执行型 Agent（如 OpenClaw、Hermes Agent 等）的爆发，AI 正经历从「被动工具」向「具备自我演化（Self-Evolving）能力的智能体」的范式跃迁。然而，受限于上下文窗口极限与记忆缺失，现有 Agent 难以在复杂任务中实现经验的复用与自我进化。
你的浏览器，从今天起进化成免费智能体。谷歌Chrome推出Gemini Skills，一键生成可复用的技能。
多智能体赛道爆发，Harness成为破局关键，资本加速布局。
他还在开发一个CEO智能体。
一不小心，查理芒格和巴菲特就被炼化，个个加入投资Agent军团，人人可用了。
刚刚，荣耀在PC新品技术沟通会上正式发布了其自研的端侧“龙虾”AI智能体“YOYO Claw”，YOYO Claw会首发搭载在荣耀MagicBook系列轻薄本新品中。
随着任务的复杂度提升，Agent（智能体）的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中，模型迷糊了，于是开始跳步、忽视、绕道。
在本文中，我将探讨编码智能体（coding agents）及其智能体编排（agent harnesses）的整体设计：它们究竟是什么、工作原理如何，以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，该方法可实现 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多种智能体上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能体灵巧抓取的 SOTA，具备与动态场景实时交互的能力。