SPACE 论文提出技能引导自适应动作分块，长程 Agent 减少 78.9% LLM 调用

KAIST AI 与 Google DeepMind 等发布论文《Language Models Can Control Their Own Attention》。

BAAI 等机构发布论文 Repo-To-Skill，提出技能驱动的研究智能体 DisCo。任务无关蒸馏将 1，000 个广泛使用的 ML 仓库压缩为 AREX-Skill Library，包含 5，000 多个已验证技能，按 20 个领域和 178 个能力族组织；任务导向蒸馏则按具体任务生成所需技能。

Meta 发布论文 CORAL（arXiv：2609.02730），提出一个 LLM 原生智能体框架，以闭环方式持续优化在线上服务数十亿用户的生产级推荐系统。每轮循环中智能体观察运行信号、基于过往决策记忆推理，并调用包括数值优化器在内的工具，所有改动被限制在固定操作预算内，策略无需参数更新即在上下文中改进。

DAIR.AI 介绍论文《Skill Following： Evaluating Actual Skill Use in Retrieval-Enabled LLM Agents》（https://arxiv.org/abs/2609.00549）。

DAIR.AI 推荐 arXiv 论文 HarnessEvolve（https://arxiv.org/abs/2609.00829），该工作指出自进化智能体存在三类失败：仅有终态反馈导致错误归因不清、智能体记住任务特定模式而非通用能力、无防护的更新会抹掉已有能力。

上海人工智能实验室论文提出 Harness-of-Harness（HoH），包裹现有 coding-agent harness，将执行组织为规划、编码、测试的迭代循环，使编码智能体在无人类干预下持续改进软件。

Agent Zero Memory 提出溯源感知的长期记忆架构，把情景事件时间线、实体-事件知识图谱和精选的文档式记忆三条系统并行跑在同一历史上，检索经意图门、来源路由和三路并发 agentic 搜索完成。

华为团队发布开源编码智能体 harness openJiuwen 的论文，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 365 天的模拟环境中同时运营多家网店，评估 18 个前沿模型的七个维度，发现没有任何单一模型全面领先。

DAIR.AI 推介阿里与浙江大学的论文 SkillZip Pro，针对生产级 agent skill 目录包做执行感知动态压缩。方法在根或声明环境契约已提供内容时跨文件移除引用与子skill中的冗余，并保留路由使所需文件和可直接调用入口保持可达，提供 One-Shot、Continual、Persistent、Transient 四种模式。