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Perplexity 团队公开了 Agent Skills 的设计、迭代与维护规范，强调 Skill 编写并非传统编码，而是为模型构建上下文。文章提出了以评测为先、渐进式加载及通过处理特例（Gotchas）来优化 Agent 行为的反直觉方法论。
文章概述了一种创建个性化自动化内容引擎的方法：使用单个 Markdown 文件存储数据，并借助 Claude Agent 构建 HTML 仪表板，从而取代付费的 SaaS 工具。
RAO（递归智能体优化）是一种端到端强化学习方法，用于训练大语言模型智能体生成、协调并委托给自身的递归副本（这些副本本身也可以生成其他智能体），将递归推理转化为可学习的能力。
一个包含30个可运行Jupyter notebook的GitHub仓库，全面讲解LLM智能体记忆技术，从短期上下文到生产级模式，覆盖MemGPT、Zep、Graphiti等方法，并附有决策树和对比表。
本文提出了 SkillRet，这是一个用于评估 LLM 智能体技能检索的大规模基准，旨在解决从大型技能库中选择相关技能的挑战。该基准提供了包含超过 17,000 项技能的 dataset，并证明针对特定任务的微调能显著提升检索性能。
本文挑战了“向大语言模型智能体添加更多搭建组件总能提升性能”的假设，通过系统实验证明，跨组件干扰往往会导致性能下降。研究发现，在各种模型规模下，更简单、针对特定任务的组件子集通常优于配备齐全的“全能型”智能体。
本文介绍了 BeliefMem，一种专为大语言模型（LLM）智能体设计的新型记忆范式。该范式通过存储带有概率的多个候选结论来处理部分可观测性问题，并减少自我强化错误。在 LoCoMo 和 ALFWorld 基准测试中的实证评估显示，该方法优于确定性基线模型。
本文提出了一种基于大语言模型的代理系统，用于自动化发现密度泛函理论中的交换相关泛函。该系统在性能上超越了人工设计的基线，同时也凸显了基准过拟合带来的挑战。
本文介绍了“恒定上下文技能学习”，这是一种将程序性知识从提示词迁移到模型权重中的框架，旨在降低 LLM 智能体的 Token 使用量并提升隐私性。该方法在 ALFWorld 和 WebShop 等基准测试中表现出色，同时显著降低了推理成本。
本文介绍了 MANTRA，这是一个从自然语言手册中自动综合生成经 SMT 验证的合规基准的框架，用于评估工具使用型 LLM 代理。研究表明，该方法能够实现对复杂程序规则遵循情况的可扩展且可靠的评估。
StraTA 提出了面向长期任务 LLM 智能体的策略轨迹抽象方法，通过分层 GRPO 风格的 rollout、多样化策略采样和批判性自判断机制，在样本效率和最终性能上超越了前沿模型和先前 RL 基线。
Skill1 是一个统一框架，通过共享的任务结果目标，训练单一策略以协同进化技能选择、利用与蒸馏。在 ALFWorld 和 WebShop 上的实验表明，该框架在复杂任务环境中优于现有的基线方法。
本文介绍了 SkillOS，这是一种强化学习框架，使大型语言模型智能体能够学习用于自进化的长期技能策展策略，从而提升任务性能与泛化能力。
# 氛围编码与智能工程正变得比我预想中更接近 来源：[https://simonwillison.net/2026/May/6/vibe-coding-and-agentic-engineering/](https://simonwillison.net/2026/May/6/vibe-coding-and-agentic-engineering/) 2026年5月6日 我最近与 Joseph Ruscio 在 Heavybit 的 High Leverage 播客中讨论了 AI 编程工具： [Ep. #9, 与 Simon Willison 探讨 AI 编程范式转变](https://www.heavybit.com/library/podcasts/high-leverage/ep-9-the-ai-coding-paradigm-shift-with-simon
ARIS 是一个开源研究框架，利用跨模型的对抗性协作，通过协调执行、编排和保障层，确保长期研究结果的可靠性。
论文提出了直接语料库交互（DCI），这是一种新颖的方法，允许AI代理使用标准终端工具直接查询原始文本，而不是传统的基于嵌入的检索。通过绕过固定的相似性接口和离线索引，DCI在多个信息检索和智能体搜索基准上显著优于传统的稀疏、密集和重排序基线。
大规模研究发现，LLM智能体以70.7%的准确率预测个人社交媒体反应，却仍落后于简单TF-IDF分类器，凸显其操控风险与政策模拟价值。
一个面向 macOS 的开源、本地优先的 LLM 智能体记忆层，可捕捉用户活动并保存为 Markdown 文件
普渡大学研究团队推出 Mango，一种多智能体网页导航系统，利用全局站点结构和汤普森采样选择最优起始 URL，在 WebVoyager 和 WebWalkerQA 基准测试中显著提升成功率。
SkillLearnBench 推出首个评估 LLM 代理持续技能学习的基准，覆盖 20 项真实任务，结果显示尚无方法全面领先，单纯扩大模型规模也无法保证技能提升。