Meta 发布 CORAL：用 LLM 智能体闭环优化生产级推荐系统

一篇 arXiv 论文（https://arxiv.org/abs/2609.00546）提出一种运行时无关的持久智能体架构，把智能体拆为持久的身份、私有记忆和带版本历史的代码，以及可替换的模型、harness、宿主服务器和交互界面。

上海人工智能实验室论文提出 Harness-of-Harness（HoH），把现有 coding agent harness 的执行组织为迭代的规划、编码、测试循环，使智能体在无人工干预下持续改进软件。

ByteDance Seed 等机构发布 HarnessDev 论文（https://arxiv.org/abs/2609.01437），把评估单位从任务输出转为可运行的 harness，分 Creation 与 Evolution 两阶段，按能力和执行 token 成本打分。

arXiv 论文《Selective Forgetting： A Graph-Based Memory Framework for Long-Term LLM Agents》将对话轮次抽取为带类型节点和属性边，从两跳子图作答。

Meta 发布论文 AI Research Preference Models，训练模型在任何候选方案执行前预测哪个最有前景，解决研究智能体想法多但 GPU 预算有限、缺乏原创性判断的问题。

openJiuwen 是一个开源 Agent harness，在 SWE-bench Verified 上达到 82.6%、Terminal-Bench 2.1 上达到 87.19%，分别超过最强官方榜单成绩 3.4 和 3.39 个百分点。

Qwen 团队发布 E-Commerce Bench，让 LLM 智能体在模拟的 365 天里同时运营多家在线商店，评测 18 个前沿模型的七维度表现，结果没有单一模型全面领先。

一篇 arXiv 论文（https://arxiv.org/abs/2608.29460）提出在编码智能体遭遇缺陷测试基础设施时提供结构化升级报告工具，将 reward hacking 从 23.6% 降至 5.3%。

一项针对 Claude Code 插件市场的实证研究分析了 1，926 个仓库、8，351 个插件、2，018 个市场和 77，773 次 commit，发现插件相关 commit 活动在上线后六个月增长 8.8 倍。