让两个智能体互相发消息很容易。让它们代表两个部门商量同一台设备下周谁用、碰到冲突时给出双方都能接受的排期，就不是聊天窗口里加几句提示词能解决的事。这里面有偏好、权责、时间、信息不对称，还有事后追责。 Anthropic在9月24日公布的Project Swap，恰好给这种问题提供了一个小型试验场。研究让201名员工和Claude Agent参与受控书籍交换。每位参与者先花约五分钟与Agent谈自
OpenAI公开三维不可压缩Navier–Stokes方程反例及Lean形式化版本。本文解释它解决了什么、平滑外力为何符合官方命题、多智能体与形式化验证各自扮演什么角色，以及优先权和算力集中带来的新问题。
把Claude Code、Codex、Kimi Code等终端智能体放进同一个办公室之后，多智能体系统开始面对任务分工、消息路由、共享记忆、代码隔离、成本预算和人工审批等组织问题。
Foam-Agent 用多个专职智能体完成 OpenFOAM 案例规划、检索、网格、字典生成、求解、错误修复和后处理。本文重点分析它的状态图、MCP 工具边界、执行成功率含义，以及可信 CFD 所需的数值验证和安全门禁。
Star Fleet Math把数学研究拆成多条并行线路，让多个智能体分别承担检索、探索、编程、形式化和验证任务。真正决定成果质量的，不只是模型数量，而是任务结构、验证工具和研究人员的判断。
OpenAI 最新官方博客发布 GPT-5.6 模型族。本文转写其核心信息，并分析 Sol、Terra、Luna 与 ultra 模式背后的产品方向。
AI 安全的对象正在从单个模型转向智能体生态。多个 Agent 一旦开始协作、通信、交易和分工，风险会沿着系统链路传播，治理也必须从个体监管升级为系统治理。
r/LocalLLaMA 上一位 OpenYabby 作者把原本依赖 Claude 的推理层换成单张 RTX 3090 上本地运行的 Qwen3.6-27B，并用 47 个多步骤编码工作流做了两周对比。结果显示，本地模型已经可以承担规划、记忆和部分审查，但工具调用、长上下文稳定性与执行安全仍需要系统闸门。
过去一年，“AI 科学家”这个概念已经不新鲜了。 从自动读论文、自动写代码，到自动跑实验、自动生成论文，很多系统都在试图证明一件事：科学研究中那些可流程化、可计算化、可验证的部分，正在被 AI 逐步接管。但 AutoScientists 这篇论文真正值得关注的地方，并不是又多了一个会写代码、会调参、会跑 benchmark 的 AI Agent，而是它把问题往前推进了一步： 科研不是一个聪明人从
DeepMind与《EVE Online》开发商Fenris Creations建立研究合作，并对其进行少数股权投资。真正值得关注的，不是AI进游戏，而是AI测试场正从规则清晰的竞技场，走向经济、政治、组织与长期战略交织的复杂社会系统。
最近在X上刷到 @botlearn_ai 这个账号，简介只有一句话： “机器人的大学。Bots learn. Humans earn.” 简单翻译就是：AI去学习，人类从中获益。 乍一看有点抽象，但深入了解后发现，这其实是一个很有意思的尝试——把AI代理（Agent）的成长过程结构化为一个"大学"体系，让它们系统性地积累知识、技能和协作能力，而人类则把精力放在目标设定、判断和最终决策上。