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大晓机器人首席科学家陶大程教授提出具身双脑协同方案，以云端 SenseNova、端侧开悟世界模型和具身 Harness 连接任务推理、物理预测与执行反馈，推动真实经验经真机与仿真验证后跨任务复用，减少机器人重复试错。
清华大学和新加坡国立大学团队提出并开源VISTA，通过Meta-agent自主修改Harness代码且不更新模型权重，将LIBERO-Pro整体任务成功率从17.5%提升至95.0%。
DeepSeek正筹备插件作者支持计划，通过官方插件市场、Token补贴和流量推荐推动生态；DeepSeek Harness发布一个多月已有约3.5万个公开第三方插件，日活超140万、月活548万，日均Token消耗估计超91万亿。
RAGFlow 1.0 以 Go 重写并公开知识编译层与 Retrieval Harness，将产品定位升级为 Agent Native 数据库，通过证据链等编译产物降低 Token 消耗并提升上下文可追溯性。
DeepSeek Harness 团队前几天发了篇关于 Super-agent 设计探索的长文，想用 Router + Worker 双层架构，把一个人管理多个 Agent 的负担交给系统。文章出来后讨论不少，大多关注这套调度机制是怎么设计的。
Kimi Hosted Agents 正式发布，以 Harness as a Service 提供7×24小时托管环境，支持长程任务、多智能体协作、安全控制、审计及140+ Skills、30+插件和8个金融Agent模板。
周二，北坡的 NorthCUA 团队，突然带来了一套相当完整的电脑智能体开源成果。
上周六，DeepSeek的Harness团队发了一篇硬核长文《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》，各种AI群里直接炸锅了。
重点优化开发流程和手机端体验。
上周五，我写了一篇关于B站鱼灾的文章DeepSeek的尽头，居然是一条会喊你爸爸的蓝色大肥鱼，不少朋友在评论区和私信里问要怎么养鱼。