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Agent记忆新范式Recuris：3B小模型到Claude Opus 5全线暴涨
在此背景下，新加坡国立大学、普林斯顿大学与斯坦福、牛津等研究团队合作提出了 Recuris，作为首个将递归自我改进应用在记忆控制层内的智能体架构，Recuris 通过三项核心技术突破，无需训练即成功实现了从 3B 小模型到 Claude Opus 5 的全面提升。
让AI自动发现前沿风险：创智×复旦×牛津发布AutoControl-Arena
它不仅生成文本，还会在环境中连续决策:调用哪个工具、修改哪个文件、是否绕过某个流程、如何在目标和约束发生冲突时做取舍。
Agent人机协作断点如何恢复任务管理
人工干预断点用法：任务跑偏不用全部重来，在中间节点接管继续执行本文深入探讨Agent系统中的人工干预断点机制，涵盖断点设置、状态快照、恢复执行、错误回滚等核心技术，帮助开发者构建更可靠、更灵活的Agent系统。一、为什么需要人工干预断点？
任务完成率超越Hermes！字节提出自进化智能体技能框架，复用生成技能Token直降20%
智猩猩AI整理编辑：林夕 在AI Agent飞速发展的今天，我们越来越多地看到它们被用于解决复杂的真实世界任务——从数据处理、文档操作，到系统运维和科学计算。 然而，当前大多数Agent仍然缺乏一种关键能力： 长期积累并复用自己学到的“技能”。
使用OpenRadioss的隐式瞬态求解功能
OpenRadioss给用户的第一印象是优秀的显式动力学求解器，用于碰撞、爆炸、冲击这类短时强非线性问题。