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Foam-Agent：让多智能体接管 OpenFOAM 工作流，离可信 CFD 还有几道门槛
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。
标签: 多智能体
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20个智能体同时解数学难题：科研工作怎样被拆成一条并行流水线
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。
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OpenAI GPT-5.6 发布观察：从“更聪明”到“更会交付”的模型族
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。
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当智能体开始组团行动：多智能体安全为何成为新问题
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。
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本地模型能接替 Claude 做多智能体“大脑”了吗？OpenYabby × Qwen3.6-27B 两周实测的启示
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。
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AI 科学家开始组队了：AutoScientists 把科研从“单人助手”推向“自组织实验室”
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
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DeepMind为什么盯上《EVE Online》：AI下一座训练场，不是棋盘，而是一整个“文明”
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。
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BotLearn.ai：让AI代理系统化学习，人类专注高价值决策
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。