上海人工智能实验室推出MMSI-Video-Bench空间智能评测基准，对25个主流多模态大模型测试显示最优模型Gemini 3 Pro准确率仅38%，与人类水平差距达60%。研究揭示模型在空间构建、运动理解、规划等方面存在明显瓶颈，几何推理错误最为普遍。即使引入3D空间线索和思维链提示，模型性能提升有限，表明当前大模型底层空间理解能力仍存在根本性不足。

说起RAG，很多人的第一反应很直接：哦，就是给大模型接个知识库；再进一步的人会说，不就是“搜索 + AI”；

但到了企业级 Agent 场景，仅靠一次 LLM 调用或一个 RAG 链路就不够了。真实业务往往需要：

如果你最近也在看 Agent 框架，会发现很多项目的问题不是「能不能调模型」，而是消息从哪来、上下文怎么保住、工具怎么接、中途怎么停、历史怎么找回来。Hermes Agent 这篇架构拆解刚好把这些工程细节摊开了。它不是只讲一个漂亮的 Agent 循环，而是把命令行、消息网关、IDE 插件、工具注册、压缩和会话存储放在同一张图里看，适合想自己搭 Agent 系统的开发者细读。

Agent 落地会遇到哪些坑？稳定性、安全、成本、可解释性，这四大挑战。能具体说说吗？加超时、加权限控制、用小模型降成本、加日志。

目前，在多家电商平台都可以抢购茅台酒，包括天猫超市、京东、天猫会员店、国美、苏宁、网易严选等渠道，消费者使用一台手机便可参与抢购，不过，很多消费者依旧不清楚用手机抢茅台怎么抢，因为抢购的人实在太多，需要有技巧才能提高成功抢购的概率。今天给大家推荐的GitHub开源项目就是一款京东抢茅台的脚本，当然推荐的脚本也是仅用于测试和学习研究，禁止用于商业用途，不能保证其合法性，准确性，完整性和有效性，请根据

服务于终端用户和内部客服，大幅提高服务效率和效果。以摘要和小结生成Agent为例：在客服场景中，坐席完成一通对话之后需要编写服务摘要和服务小结，需要占用一分钟左右时间。通过使用Agent自动生成摘要，客服人员只需简单修改即可上交，摘要生成合格率达到90%、小结生成准确率达到98%，可节省100人天，大幅提高坐席作业效率。

你是不是也觉得"调好 Prompt 就万事大吉"了？说实话，小编当初也这么想。但随着项目越做越复杂，我才发现——Prompt 只是起点，后面还有两层更硬核的工程等着你。本文带你一口气吃透 AI 工程的三次进化：Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering。零基础友好，万字长文，建议收藏慢慢看。

时至今日，模型在规划、工具调用和多步骤指令执行上已经强了不少，这也让一些以前太脆弱、跑不起来的模式变得可行了——比如让主 Agent 管理一批持久化的 Worker，或者让 Agent 之间直接互发消息。

学了一圈 LLM 开发框架，发现三个都听过，但不知道该用哪个？> 选错了框架，重构起来可是要命的。