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来自清华、上交、北邮的学者们提出了一个面向个性化幻灯片生成和多轮局部修改的记忆驱动Slides Agent框架——MemSlides。它专门针对AI PPT痛点而生，不仅能够为你量身定制私人专属的PPT生成风格，还能够贴心地记住你在制作过程中随口提出的新要求
Prime Intellect 是一家为企业提供算力及专业软件工具、助力构建 AI Agent 的初创公司，近日完成 1.3 亿美元 A 轮融资，估值达 10 亿美元。Prime Intellect 成立于 2024 年，其目标是赋予企业自主训练 AI Agent 系统的能力，无需依赖前沿 AI 实验室。
来自浙江大学 APRIL 实验室、快手主站技术部和清华大学的研究团队提出了 MobileForge，试图把手机 GUI Agent 的适配过程变成一个 “无标注、自探索、自反馈、自优化” 的闭环系统。
多模态 Agent 的记忆系统，过去很容易被理解成一个升级版 RAG：图片、图表、PDF 进来之后，先抽取内容、做 embedding、写进向量库；用户提问时，再用 query 做检索，把命中的top-k图片、文档页或图表一并塞进上下文，再交给多模态模型回答。整个过程中，所有原始模态信息都会不加选择的塞给大模型。
前言 好久没有给大家整理开源工具了，最近我又翻到几个挺有意思的 AI 项目~ 今天这篇不是很重的教程，每个项目我都简单说一下它是干嘛的、适合谁、我觉得值得看的一点。 感兴趣的小伙伴可以先收藏，后面真用
近期知名高性能开源项目 Bun 将核心代码大规模重写为 Rust ，则给出了一个更具体的产业信号：当 AI 降低迁移成本之后，软件基础设施正在重新向更强约束、更高性能、更易被机器检查的语言迁移。但 Rust 毕竟诞生于生成式 AI 爆发之前；其核心设计目标是安全的底层编程，而非 Agent 之间的高效协作。
开发 AI Agent 最崩溃的不是写代码，而是调 Bug——你根本不知道它中间经历了什么。 你精心设计了一个 Agent 工作流：接收需求 → 拆解任务 → 调用工具 → 返回结果。测试通过，信心满满地上线。
这个问题，在 AI 行业有一个专业的说法：无状态（Stateless）。而解决这个问题，正是 EverMind 过去一直在做的事情。今天，这个探索走到了一个新的节点：基于自研记忆系统 EverOS 的自进化Harness——Raven Agent 正式发布。
现在的 AI Agent 动辄需要处理超长上下文，既要看系统提示词、工具说明，又要翻阅历史对话和检索文档。为了省钱、省算力并降低延迟，很多开发者会给系统加上 “提示词压缩”（Prompt Compression）模块，把冗长的上下文浓缩后再喂给大模型。
刚刚，DeepSeek 在官方 API 文档里给出了一个 thinking mode 和 tool call 结合使用的样例。表面上看，这只是一个常规的工具调用演示：用户提出问题，模型判断需要调用工具，工具返回结果后，模型再继续生成答案。