如何（以及为何）构建 Agent First 应用
文章介绍了如何使用 Agent-Native 框架构建 Agent First 应用。通过统一的前端动作与 Agent 工具，实现 UI 与 Agent 的双向同步。应用支持通过聊天交互、集成外部 Agent、A2A 通信及自动化任务，且完全开源。
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4 篇OpenRLHF 作者发布 Agentic RL 框架 Molt：9K 行核心代码支持超大规模 MoE 训练
OpenRLHF 作者发布了新的强化学习框架 Molt。该框架采用纯 PyTorch 栈，核心代码仅约 9000 行，专注于 Agentic RL 研究。它支持 Qwen3.5-397B 到 GLM-5.2 753B 等超大规模 MoE 模型训练，无需依赖 Megatron，具备高度的代码可读性和可修改性。
我用 GPT-Image-2 批量生成 AI 美女的提示词框架
文章分享了使用 GPT-Image-2 批量生成高质量 AI 美女的实用技巧。作者指出无需复杂的摄影术语，只需明确人物、服装、构图、场景和光线。文章提供了一个通用的提示词框架，通过具体拆解构图、固定场景光线、细化动作，可快速复用于赛车宝贝、啦啦队、女仆等多种题材，大幅提升生成效率和素材可用率。
AutoAgent：首个用于自优化代理框架的库
本文介绍了开源库 AutoAgent，这是一个能够自主优化任何领域代理的框架。通过引入“元代理”概念，AutoAgent 可以自动调整任务代理的提示、工具和编排逻辑，从而在 SpreadsheetBench 和 TerminalBench 测试中取得卓越成绩。文章探讨了“模型同理心”的重要性，并详细阐述了该框架如何通过拆分元任务与任务、利用推理轨迹以及避免过拟合来实现性能的持续提升。