说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
本文以阿里国际站开源的RealReplicaBench电商评测集为例，揭示模型在供应商采购、物流规划等真实任务中通过率普遍不足50%的现状，并对比Coding评测的差距，引发对AI实际落地能力的思考。
人人都能学会的自进化 Agent 搭建指南
Agent in the loop， context is everything.换一种输入 Context、换一种输出形态，就是全新的 Agent 工作流。
如何让【模型本身】具有记忆：存入参数
在我们使用 Agent 的时候，经常会把 Skill 越写越多、越写越长，希望把这些记忆和所有可能用到的东西都放在 Skill 里。
AI 时代下重新审视熟悉的场景——生产力
这种转变对数字工具提出了更高的要求:它不仅需要在工作流的各个阶段最大限度地降低人的精力损耗，还能提供精准的支撑，将有限的精力转化为高质量的产出 —— 正如 Apple 对其生产力应用的描述:“All you need to make your work a work of art.” 。
谷歌这个开源模型被低估了
谷哥最近给我的惊喜不断啊，一是它的 Gemini 3.8 Flash 在 Antigravity CLI 里相当可靠:我的 Gemini 终于要回本了，开发了一个 macOS。
RAG和Reference都叫知识库？搭Skill别选错
本文用生活化类比拆解两者本质:RAG是自动搜索引擎，Reference是手动文件柜。RAG 的基本工作流程:切片 · 检索 · 生成。
高考英语系列核心高频词:reference
reference 绝对是高考英语的核心高频词。在高考英语的考查体系中，它不仅属于必背词汇，更是命题人非常青睐的“拉分点”。以下是该词的具体解读：一. 官方词汇表与考频地位1.
vscode开发时Go to References无效
C开发的时候会遇到Go to References无效，No Finds References。
Agent面试：scripts、references等都塞进 SKILL.md，有啥问题
面试官问“一个 Skill 的最小目录怎么设计”，不是要你背四个文件夹。他想确认的是：当工单处理 Agent 要执行“核对 P1 证据 → 生成升级说明 → 等确认 → 写入”时，你能否把流程、知识、确定性计算、交付模板拆到正确位置。
反常识！微软最新研究：Agent 的“长记忆”可能是毒药
大数据文摘出品最近，AI 圈出了篇挺反常识的论文。主角是微软研究院，研究对象是眼下最火的 Agent。via https://arxiv.org/html/2610.07447v1按常理，Agent 记得越多，活应该干得越好。