Salesforce 提出即时记忆：智能体记忆新方法

Qwen 团队发布报告，介绍 Qwen3.8-Omni-Flash，一个原生多模态模型，面向跨文本、音频和视频的长程智能体任务，如视频编辑和长音频视频翻译。模型采用 Qwen3.8-Next 的稀疏 MoE 架构，上下文窗口达一百万 token，并通过协同训练策略在保持文本性能的同时将智能体能力迁移到音频和视频任务。

Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash 报告，这是一个原生多模态模型，面向跨文本、音频和视频的长时程智能体任务，如视频编辑和长音频视频翻译。模型沿用 Qwen3.8-Next 的稀疏 MoE 架构，上下文窗口为 100 万 token，并通过协同训练策略在保持文本性能的同时把智能体能力迁移到音频和视频任务。

微软论文《Coding Agents are Strong Prompt Optimizers》提出 Coding-Agent Skill Distillation（CASD），让现成编码代理读取完整智能体轨迹日志，自行编写分析代码统计失败模式并将发现写成规则提示词，无需环境访问和验证数据。

Google DeepMind 发布 XYEval 论文，在 tau2-bench、SWE-bench、Terminal-Bench、HLE 和 MCP-Atlas 任务中加入一条自信但误导的用户建议，任务与正确解法不变。

论文介绍 JEV-as-a-Judge，发现多数评测可用廉价裁判，仅把不确定判定交给前沿模型。在 510 个保留偏好对上，级联接受 JEV 置信判定、其余上升至 GPT-6 Astra，保留 GPT-6 约 99% 的准确率，费用约为其 57%。

Salesforce 论文指出 RL 环境验证器质量至关重要：最干净的公开终端智能体 RL 数据集中仅 35.8% 环境通过其审计，另两个公开数据集干净率仅 10.1% 和 3.3%。

Stanford 和 Together AI 等机构的论文提出 Self-Organizing Agent Teams（SAT），让 o3-mini、Claude Sonnet 4 和 DeepSeek-V3 组成的团队从过往协作中学习可复用的协作策略。

PrimeScientist 将研究智能体的预算分配纳入智能体自身决策，在 12 项 AI 研究任务上对比 AutoResearch，同等预算下奖励提升 10.3%、研究尝试次数减少 50.6%。它维护一棵可执行的研究方向计划树，并用自适应 MCTS 策略根据实验反馈和剩余预算决定探索新方向还是继续有前景的方向。该方法在系统、代码优化和 ML 工程任务上同样有效。

论文 EvolveTrade 将交易智能体的系统提示词视为策略，每轮交易后由独立的 Policy Agent 读取决策轨迹与实际收益并重写提示词，主干模型保持冻结。在多种市场环境和两个主干模型上，进化后的智能体在多数设置下于 Sharpe ratio 和累计收益上超越固定提示词基线。重写后的提示词还促使智能体更多使用代码分析，并计算契合当前市场环境的信号。

ModularRSI 提出模块化递归自我改进的智能体框架方案，针对现有 harness 改进方式指出三大缺陷并给出修复：在基准不相交任务上进化、对比同一任务的成功与失败轨迹并跨任务聚合。