Crisphive
Crisphive MCP 伺服器：以 Model Context Protocol 實現現場服務排程自動化
Crisphive 推出官方 MCP 伺服器，讓 Claude、ChatGPT、Gemini 等 AI 代理能直接對接現場服務排程系統。透過 Model Context Protocol，AI 可根據技術人員的位置、技能與即時可用性，自動媒合客戶預約、開立工單、派遣人員與管理車隊。
AI 代理
slides_maker
slides_maker 開源專案：用 AI 代理團隊產出可編輯 PPTX 簡報
GitHub 上出現了一個名為 slides_maker 的新開源專案，它並非單純的提示詞生成工具，而是由一組專門的 AI 代理協作，從讀取論文、程式碼或文件開始，規劃簡報架構、設計投影片，最後產出原生的 PowerPoint 檔案。該專案強調資料來源可追溯，不憑空捏造數字，且所有圖表、文字框和方程式都是可點擊編輯的物件，而非圖片。
深度分析
AgentCgroup：以 eBPF 技術解決 AI 代理資源管理三大難題
AI 代理在雲端多租戶環境中執行軟體工程任務時，面臨作業系統層級的資源管理挑戰。一項新研究系統性地分析了沙盒化 AI 編碼代理的資源動態，發現 OS 執行佔總任務延遲的 56% 到 74%，記憶體是並行瓶頸，且資源需求高度不可預測。
深度分析
ToolDNS 架構：以 DNS 階層命名將 AI 工具搜尋空間縮減 95%
AI代理生態系統快速擴張，工具發現成為關鍵挑戰。ToolDNS框架將語義搜尋重新架構在DNS之上，透過三項協定增強將查詢複雜度從O(N)降至O(log N)。在33,688個真實工具測試中，搜尋空間縮減95.26%，準確率不輸向量檢索，延遲更大幅降低。
深度分析
NEWSAGENT 基準測試：AI 代理在真實新聞寫作中的搜尋與編輯能力評估
本研究提出 NEWSAGENT，一個專為評估多模態 AI 代理在真實新聞寫作任務中表現的基準測試。該基準包含 6,237 個由真實新聞文章經人工驗證的範例，將新聞寫作流程拆解為時序感知搜尋與內容編輯兩項核心功能。研究發現，當前 AI 代理雖能有效檢索相關事實，但在規劃敘事結構與整合資訊方面仍顯不足，與人類記者存在明顯差距。
深度分析
AI 代理效能瓶頸：Kubernetes、模型與上下文獨立性在企業基礎建設的挑戰與解法
LinkedIn、Walmart、Zendesk三大企業發現AI代理效能受限於傳統基礎建設，透過預配置容器、內部治理閘道與強化資料管線等方式提升速度，同時推動模型與上下文獨立化，預示企業未來將更倚賴自建平台而非僅依賴雲端供應商，並加速跨部門協作與安全合規。
Spec Kit ZH
Spec Kit ZH：規格驅動開發工具鏈以 Python 加速 AI 代理程式碼產出
SpecKitZH以中文規格驅動開發為核心，提供Python套件與CLI，支援Codex、Claude Code等AI編碼代理，讓開發者可在數分鐘內完成需求到實作的全流程，提升本地化開發效率。此專案以MIT授權釋出，GitHub累積263顆星，提供安裝指令與上手流程，適合本地化開發團隊導入。
深度分析
全面評估 LLM 在計算影像重建的表現：Imaging-101 基準平台概覽
Imaging-101 以57項經專家驗證的計算影像任務，將流程標準化為前處理、物理建模、逆向求解與視覺化三階段，評估七大前沿LLM在規劃、單元測試與端到端重建三條軌道的表現，結果顯示模型在物理慣例與演算法選擇上仍有缺口，預示未來需專屬領域代理人才能可靠支援計算影像。
深度分析
AI 代理核心術語：Harness、Scaffold 與模型完整解析
隨著AI代理快速發展，術語混亂；本文釐清model、scaffold、harness、agent等概念，說明它們在訓練與推論的分工，並指出正確用詞有助於系統設計與跨框架溝通，預期將推動更一致的開發與評估流程。比ClaudeCode、Codex框，說明harnessengineering企業AI代理自動化關鍵。
深度分析
AI 代理的 Paper‑replication 流程全解析：從目標證據到完整再現
隨著 AI 代理在科研領域崛起，Paper‑replication 工作流被設計用於自動再現科學機器學習論文。它將論文聲稱拆解成目標，記錄方法、執行實驗、比對結果，並以工作空間與驗證檢查作為完成依據。實驗顯示四篇論文的158項聲稱全部在工作空間內得到匹配，證明此流程可提升再現性與審核可靠度。
深度分析
STEEL：首個針對 AMD XDNA NPU 的 FlashAttention 實作，實現低功耗 AI 代理推理
隨著 AI 代理融入作業系統，筆電端 SoC 的能效推理成為關鍵。研究團隊推出 STEEL，首個針對 XDNA NPU 的開源 FlashAttention 實作，透過三階段資料流管線與稀疏感知配置，解決因果遮罩導致的運算不均問題。實驗顯示，STEEL 在 AMD Ryzen AI 9 HX 370 上能耗較 CPU 降低 9.17 倍，較 GPU 降低 1.75 倍，大幅提升長序列推理效率。
深度分析
從 AI Skillstore 到四大平台：軟體工程技能的分布、評估與安全機制
AI代理技能市場快速成長，將軟體工程活動封裝為可重用技能。研究收集11,497件技能，發現開發類占比最高，評估機制多聚焦安全與實用性，且不同平台分類差異明顯。此趨勢預示未來開發者將更依賴技能生態，影響AI產業與軟體開發流程。同時，安全審查與版本管理仍是挑戰。