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论文提出 Skill++，仅重写新加入 agent 技能的名称和描述，以防止不断增长的技能库中出现路由干扰。在 731 个技能、三个基准、五种路由器以及 Codex CLI 框架下，完整技能选择率从 36.4% 提升至 76.3%。
一篇新预印本（arXiv 2610.40961）让前沿大语言模型在经典的敲竹杠博弈中相互对抗，发现：在2011年的一项实验室研究中曾将人类投资率提升至67%的可重新谈判期权，在1,440场AI智能体博弈中却使卖方投资率为零。
一位为编码 agent 构建独立验证原型的开发者分享了两个复现案例：pytest 在测试失败的情况下仍报告通过（退出状态为 0、基于配置的测试跳过），并询问社区在接受 agent 生成的变更之前如何进行验证。
Anthropic 发布了一份 10 页 PDF，提出了一套 8 层框架，用于构建个人技能库，使 Claude Agent 能自动选择正确的流程，将每次请求的 token 消耗从约 36K 降低到约 3.9K。
清华与微软亚研合作的 HarnessMM 论文提出通过受保护的决策复用与递归自改进来提升 agent harness 的 token 效率，实验显示 DeepSeek Harness（DSH）收益显著：HumanEval 成功率从 71.43% 升至 85.71%，每题 token 省 87.93%，而 Codex 仅省 29.54%。
研究生林宇翔（GitHub: Lum1104）的副业项目 Understand-Anything 从 655 星暴涨到 56400 星，并被 Egonex 接手正式发布，正成为 Claude Code、Cursor、Copilot 等主流 AI 编程工具的默认代码理解插件，用 Tree-sitter 加 LLM agent 把任意代码库转成可交互知识图谱。
一份精选的小型到中型模型列表（大多在 35B 以下），适合在普通电脑上运行 LLM 代理而无需高端 GPU，按能力排序，并突出标注了支持视觉的模型。
Operon-S1 引入了一种系统 1 风格的快速决策控制器，将长程生物医学 LLM 智能体中的判断与执行分离，把 13 种反复出现的判断转化为封闭式问题，由本地模型以 0.6 秒的中位延迟作答，同时将决策相关成本降低 8.0%–35.2%，且在六项基准测试中的五项上未出现可测量的准确率损失。
该论文介绍了 CivHarness，一个基于回放、用于在 Freeciv 中生成长时程反馈的系统，以及 CivTelescope，一个预测哪种游戏局面能带来更好结果的大语言模型评判器，旨在解决游戏内分数具有误导性的“积分榜陷阱”问题。使用 CivTelescope 作为密集奖励（CivMarshmallow）后，智能体在游戏中期取得了 8.94 分的提升，比最佳基线高出 77%。
该论文提出了 MemIG，一种面向大语言模型智能体的自演化记忆框架，将经验存储为可索引、定量化的结构化记录（而非自由形式的文本），以改进计算机模拟中的抗体优化，包括对同时引入的多个突变进行上位性建模。
该论文介绍了 BABA-Bench，这是一个包含 47 个交互式患者权益倡导场景的基准，会实时检查智能体的每项操作是否具备权限和证据支持，以及是否涉及禁止执行的步骤。研究对 14 个前沿模型进行了共 1,974 次运行评估，发现智能体经常通过不合规的路径达成正确结果——例如，Claude Opus 5 在 81.6% 的运行中达成了所有预期结果，但仅在 52.5% 的运行中通过了全部程序合规检查——而提供经过验证的路径可将通过率提升至 91% 以上。
本文在周界防御模拟中比较了集中式、基于拍卖的共识式和独立式大语言模型（LLM）智能体团队，发现采用外部冲突解决协议的共识式团队实现了最低的防线突破率（15%），且提示词层面的预警可减少伪装入侵者造成的混淆。
该论文提出了 CGAP，这是一种神经符号框架，可将工具目录编译为 PDDL 模型，并结合经典规划器与基于大语言模型的目标解析，保证生成可执行的多工具计划。在四项基准测试中，其表现比标准工具调用智能体最高提升了 28.9 个百分点。
该论文介绍了 Noura，这是一个将可执行的个体化临床规范转化为监督信号的框架，用于基于大语言模型的饮食规划，使 Qwen3-14B 等小型模型能够显著提高多日膳食计划的合规性，并减少规则违反情况，优于更大模型直接生成的结果。
本文介绍了 FABench，这是一个面向预测智能体的可扩展回测环境，通过自动化流水线发现事件、生成问题并判定结果，以避免训练截止时间导致的信息泄漏。研究评估了基于八个近期模型构建的智能体，发现检索能持续改善布里尔评分，并使表现领先的智能体达到 Polymarket 市场共识的水平，同时揭示了反复出现的证据权重分配失误。
论文提出了智能体世界建模（AWM），通过只读接口与真实环境交互式地获取证据，以模拟动作结果，实现无需环境副本的并行智能体测试时扩展，在 τ-bench、AppWorld 和 OfficeBench 上显著优于单次模拟与训练式世界模型基线。
该论文介绍了 ProClaim，一种将结构化证据状态持久保存在模型上下文之外的科学智能体，以及 ProClaim-eval，一个包含 718 条主张的共识验证基准。研究表明，与基线方法和通用智能体框架相比，证据状态和经过训练的停止判定器均能提升共识主张验证的效果。
该论文提出了 AgenticTuner，这是一种以大语言模型（LLM）为优化器的智能体流水线，利用代码库和文档等人类可读的先验信息来校准宇宙学模拟，仅需贝叶斯优化所耗 CPU 资源的一小部分，即可实现与之相当的校准性能。
Flide 是一款高效且精确的 LLM 决策模型推理引擎，通过 ForkAttention 将逻辑树结构与单一的扁平化词元流解耦，查询响应速度最高可达 vLLM 和 SGLang 的 9.5 倍，同时结果最接近 float32 参考值。
该论文介绍了 KEEPER，这是一项针对四种辅助目标的比较研究，旨在为长时程大语言模型智能体构建足以支持控制的文本记忆。研究发现，与奖励相关的预测能带来最佳任务表现，并提出自一致性偏差，用于衡量递归记忆更新中错误的持续程度。