作者使用 Apodex 1.1（主模型+在线工作台的科研 Agent 产品）对 221 个 MATS 项目进行研究，分析中国模型尤其是开放权重模型在 AI 安全研究中的使用情况。系统区分原始提及与实质性采用，通过异步 Agent Team（10 个 Subagent 并行）处理 4,821 条证据摘录，支持运行中 Chime-in 调整任务范围，并用独立审查 Agent 核验结论。研究发现中国模型实质性采用率从 2023 年的 4.35% 升至 2025 年的 50.55%，80.9% 的使用在开放权重条件下发生，中国开放权重模型正成为安全研究的实验基础设施。
这是一份关于如何利用 Hermes 的 Profile 机制构建多智能体协作群聊的实操教程。文章详细介绍了配置 1 个主 Agent（Leader）和 3 个辅助 Agent（数据、技术、市场研究员）的完整流程。内容涵盖了 Profile 创建、共享 API 密钥配置、角色 Prompt 编写、Discord 机器人对接以及发言顺序控制与成本优化策略。
作者从插件市场6254个插件中筛选整理出50+实用插件，覆盖DeepSeek Harness（DSH）生态。文章按功能分为三大类：上下文与记忆（如billion-context压缩、hindsight长期记忆）、界面与主题（Codex风格UI、桌宠、皮肤主题）、任务与开发（子代理、任务看板、Git图、代码审查、多智能体协作等），每个插件附下载量、一句话简介和GitHub仓库链接，方便读者按需查找安装。
文章针对普通人收藏大量 AI 教程却始终没学会的问题，提出按可上手顺序排列的六阶段学习路线：先搞懂大模型、Agent、MCP、Skill 四个基础概念；再学会高效提问；然后选一个通用 AI 助手用熟；之后分创作者路线（做图、视频、语音）和开发者路线（MCP 与 Agent 开发）深入；最后选读书籍论文进阶。作者强调'卡住你的不是资源不够，而是顺序不对'，并附上 30 天打卡表、53 个免费资源和五个避坑建议，倡导边用边学、动手实践。
DAIR.AI 汇总了本周五篇重要的 AI 论文：(1) Harness Learning，通过 RL 训练提议模型在测试时修订 agent 的 harness 代码而非模型权重，实现可泛化的适应能力；(2) CorpusMap，微软提出的基于实体的语料库导航层，让 agent 搜索更准且省 34%-57% 的 token；(3) VeriHarness，Google 提出的 agentic 验证方法，揭示多数投票的盲点，在长周期任务上提升选择准确率；(4) HERMES，将仓库组件变成主动参与者的 harness，使 GPT-5.6 在仓库迁移任务上从 6.5% 提升至 31%；(5) Sakana AI 的 MASS，用同一基座模型兼任 agent、评估者与优化者，实现多智能体自我监督进化。
本文是一篇基于 Claude Agent SDK 的多智能体系统构建教程。作者指出当前多数'多智能体系统'只是昂贵的混乱，问题不在模型而在架构。文章介绍了子代理的四大价值：上下文隔离、并行化、专业化指令和工具限制，并说明 Opus 5.5 在成本、effort 分级和时间感知三方面如何优化 agent 团队。核心原则是：大多数任务不需要团队，单一 agent 更快更省。教程详解了团队架构的三个角色——编排器、专家和批评者，并从搭建 SDK 环境开始，手把手演示先构建独立编排器、再逐步委派任务的实践路径。
作者分享了一个开源的 Jev WeChat 微信群聊助手项目，可用 AI 自动分析群聊意图并生成候选回复，解决不懂人情世故、微信客服和群助手自动化等场景。项目发布后引发热议，网友讨论了封号风险（建议用小号测试安卓设备）、适用场景（私域运营、客服、销售、情侣群聊）、技术实现（使用 DeepSeek 生成回复）等。文中还附带分享了 Agent Space 订阅管理产品和 6 个大模型写 Space Invaders 的横向评测 benchmark，以及出海增长工作坊推荐等内容。
文章系统科普了递归式自我改进（RSI）的概念：会反思、改答案或保存记忆并不等于真正的自我进化。真正的 RSI 要求改动深入权重、工具或研发流程，且升级后的系统能更有效地进行下一轮升级。文章梳理了从输出级、学习级、工作流级到研发级的技术进展（Self-Refine、STaR、DGM、AlphaEvolve 等），解释了完整 RSI 尚未出现的原因：评估困难、奖励投机、边际收益递减与减速机制。最后给出安全治理框架和判断 RSI 声明真伪的八问验货清单。
本文介绍 Ben Clavié 在 AI Engineer World's Fair 的演讲，主张知识型 Agent 不应照搬 Coding Agent 范式。核心观点：编程智能体的成功源于代码环境的结构化红利；而法律、医疗、投研等知识任务的难点在于正确定位、理解和验证证据。要构建可用的知识 Agent，需具备面向任务的高质量检索工具（含图表、扫描件等多模态内容），以及主智能体负责任务分解、子智能体承担专业分工的编排架构。文章还给出企业级建设的优先级建议：定义可验证任务、建设证据层、按需拆分智能体、多维度评估并保留人工审核。
作者通过同一 Hermes Agent、同一数据目录和任务，对 DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3-Flash、Gemini 3.7 Flash 和 GPT-5.6 Sol 四个模型进行单页计算与画图任务的基准测试。结果显示，Flash 模型已能胜任此类任务，其中 DeepSeek V4 Flash 用时最短且成本最低，GPT-5.6 Sol 虽稳定但价格高一个数量级。作者建议默认使用 Flash，将 Sol 作为备选，并强调测试的局限性与诚实声明。
作者逐行阅读 OpenAI 开源的 Codex harness（rust-v0.150.1）与 DeepSeek Harness（dsh v0.1.1-rc.2）的源码，从工具调度、多智能体、上下文管理、沙箱、可观测性、模型互操作等十个维度对比两者，并设计了五个机制场景、六个组合共 150 次真实 agent 运行测试。文章揭示多个反直觉发现：Codex 多智能体更成熟但没有独立的读文件工具；Codex 只支持 Responses 协议而 dsh 兼容 chat completions；两者在上下文压缩上防的是不同故障。结果 149/150 通过，压缩场景 Codex 快约五倍。文章最后给出按使用目的的选型建议。
作者关注 AI 泡沫话题但缺乏系统分析思路，遂使用主打多智能体协同的 Apodex 1.1 模型进行实测。在 deep discover 模式下提出“AI 是否有泡沫、何时破裂”的问题，模型自主拆解任务，组建 4 个子代理并行取证（市场数据、专家观点、历史泡沫类比、反向验证），另有最终汇总核验代理。作者中途追加黄仁勋“AI 五层蛋糕”分析需求，系统保留有效中间成果、仅重规划受影响子任务。最终得出“AI 有一定泡沫，集中在回款慢、融资依赖高、同质化层级”的结论。作者总结了 Apodex 全流程执行、异步 Agent Team、可中途干预三大特性，并附开源链接。
作者尝试用 Apodex 1.1 自动生成训练数据，解决用小模型替代大模型时缺乏标注数据的难题。实验场景是让小模型学会根据自然语言描述从 HuggingFace 九百多个候选模型中挑选正确的模型。Apodex 拆解任务、派出 14 个子 Agent 分工协作并上网核实，最终生成 4218 条经核实的训练数据，还主动推翻了作者一条错误规则。用这批数据训练 Qwen3.5-0.8B 后，挑对模型的比例从 0.4% 提升到 10.7%，瞎编模型名的比例大幅下降，效果优于当年 Berkeley 用 GPT-4 生成的数据。作者总结：AI 能替人造数据的关键，在于能否自动判对错。
