Sarvam AI 讲解如何为企业 Agent 构建知识编织层

Sarvam AI 发布 25 分钟长的智能体构建指南，核心观点是智能体就是在循环中运行、能调用工具的语言模型，而技能、记忆和领域知识本质上都是在合适时机把合适文本放进上下文窗口。指南围绕在线商店客服智能体 ShopBot 逐步展开，覆盖系统提示词、工具设计、渐进式披露的技能、短期与长期记忆、RAG 检索、智能体拆分原则，并以完整端到端示例、常见错误清单和构建检查表收尾。

面壁智能 MiniCPM-V 团队介绍支撑 MiniCPM-V 4.7 端侧运行的前瞻专家调度（LES）技术，称首次实现 35B-A3B 规模 MoE 在端侧实时无损运行，iPhone 18 Pro Max 实测解码超 20 token/s。

英国数字健康公司 Numan 复盘其 AI 健康教练 Nu 的评测体系建设，核心结论是稀缺资产不是提示词而是评测标准。单轮静态数据集和脚本化多轮对话都难以覆盖真实会话，Nu 改为按类别打分的主题数据集、以更廉价模型扮演患者的模拟对话层，并让安全回归自动阻断发布。

n8n 博客发布教程，讲解如何在一台 NVIDIA DGX Spark（128GB 统一内存）上部署七个本地模型，通过 LiteLLM 单一 OpenAI 兼容端点驱动 n8n 工作流，全程不调用云 API。

Google Developers Blog 发布教程，讲解如何用开源 ADK 与 gemini-3.8-live 构建不出现冷场的语音智能体，核心是非阻塞工具调用。

作者解读 Anthropic 关于 Claude Code 代码评审重构的博客：Claude 写了约 90% 的代码，2026 年 6 月到 9 月合并 PR 翻倍以上而 revert 率下降超 40%。

Meta 工程团队详解如何把 AI 智能体作为开发流程参与者来构建独立 Groups 应用 Forum，采用 human-on-the-loop 模式并以验证通过的生产级产出衡量成功。Forum 在八周内达到与 Facebook Groups 的核心功能对齐，自主压测循环在开发期发现并修复了内存问题，内存占用和缺页约减半，上线后智能体还协助根因分析用户反馈。

Anthropic Claude Code 团队详解在 Claude 写约 90% 代码的情况下如何组织代码审查：审查从终点关卡变为持续进行，每个 PR 经过验证、必需 CI、AI 审查、安全审查、按风险分级的人工审批和合并队列六层检查，再辅以快速回滚。

Google Developers Blog 发布智能体评测实践指南，指出仅靠终端跑几个提示词的 vibe check 无法发现智能体重试循环、工具参数幻觉等隐性失败。

LangChain 发布博客，介绍其开源 Agent 框架 Deep Agents 如何用 middleware 做上下文工程，应对长任务中的 context rot。