用 Pi 和 Jev 构建自定义 harness

Google 提出 Procedural Graph，将长程智能体的过程知识显式化为 procedure-relation-procedure 三元组，供智能体查询下一步动作及条件。框架通过 LLM 精炼器对比失败与成功轨迹并自我改写图结构，仅保留通过验证的编辑。从最小骨架出发，可构建媲美或超越手工设计的图，并修复有缺陷的专家先验。

学习 AI 智能体始于理解基础知识，然后动手构建。 我们推出首个交互式 AI 智能体教程，帮助你学习构建智能体技能。

OpenRouter 发文解读 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Lightning，这是一款 30B 总参数、约 3B 激活参数的混合专家开源权重模型，定位于工具调用、编码等高频、边界清晰的 Agent 执行步骤，与负责复杂推理的 Nemotron 3 Ultra（550B 总参数、55B 激活）形成分工。

OpenRouter 梳理其目录中的 DeepSeek V4 系列图像输入支持情况：V4.1 Flash 原生读图（2026年9月10日上线，$0.15/$0.60 每百万 token）。

OpenRouter 发布教程，讲解如何用独立的裁判模型按自定评分标准自动给 AI 智能体输出打分，覆盖确定性测试无法检查的开放式回答质量。

Anthropic 工程师撰文分享如何在智能体编程压力下扩展测试影响分析服务。Claude 编写约 80% 的代码，测试数量增长 10x，六个月内 CI 任务增加 25x。文章复盘了三个临时补丁（扩容、按包分片、每日重启）分别只维持 70 天、29 天和不到一天，最终用三周重设计为无状态、内存存储加 journal 的可水平扩展架构，并建议团队按两季度内 25x 负载做容量规划。

GitHub 日韩地区营销负责人 Tomoko Tanaka 分享如何不写代码，把活动运营交给 GitHub Copilot 自动化。

OpenAI 发文（系列上篇）讲述其在线存储平台 Habitat 的演进：现每秒处理超 7000 万请求、服务每周超 10 亿用户、管理超 500PB 数据，覆盖近 40 个地区。

LlamaIndex 博客提出 just-in-time Agentic OCR 模式：先用 LiteParse 等免费解析器粗读全部文件供检索，再仅对相关页面调用 VLM 做 OCR。

卡兹克发文讲解GPT-6 Astra的推理强度等级（Reasoning Effort）含义，指出各档位是同一模型的不同思考预算，Ultra则类似拉起多个智能体协作的专项工作组。