AI/NLP 每日情报 - 2026-07-06

# AI/NLP 技术情报日报

**Agent的技能库和记忆层，该自动进化还是人工维护？** 今天一批做自进化评分、端侧记忆蒸馏、长程Agent记忆约束的论文，正好帮你判断哪条路线值得投入。

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## 🔍 新发布速递

**LongCat-2.0（美团）** — 完全开源（MIT 许可），1.6T 参数 MoE 架构，每 token 激活约 48B，支持 1M token 上下文，权重和推理代码全公开。大上下文场景可以自己拉来评测。（来源: RSS:aihot | 时间: 2026-07-05T14:00:18+00:00）
→ https://aihot.virxact.com/items/cmr7vpphy007oslgnz4aotpx4

**Claude Design 反向工程提示词** — Anthropic 旗下 Claude Design 系统提示词以 MIT 开源，含 20 章提示词、14 项技能，覆盖内容纪律、美学、无障碍（WCAG）等。做 Vibe Coding 和提示词工程可以直接抄。（来源: RSS:aihot | 时间: 2026-07-05T15:35:42+00:00）
→ https://aihot.virxact.com/items/cmr7z00up0065sl0472bil7hs

**legal-kb（LlamaIndex）** — 基于 Index v2 的法律文档知识库参考应用，采用 Retrieval Harness 模式给 Agent 做检索。RAG 检索架构可以参考它的组织方式。（来源: RSS:aihot | 时间: 2026-07-05T07:50:19+00:00）
→ https://aihot.virxact.com/items/cmr7ita5g00reslxdrprk52b0

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## 📄 本周论文精选

**SkillCoach：用自进化的评分标准来评测和增强 Agent 的技能使用**
- 解决什么：Agent 技能怎么自动评分、自动变好
- 核心思路：把技能当成可复用的操作层（SOP、领域规则、工具流程），用一套会自己进化的 rubrics（评分标准）来打分，评分标准随任务反馈不断修正，反过来提升技能质量。
- 跟我们的关系：直接命中 intent_rules 自进化——不用人工定死规则的好坏，可以让评分标准自动迭代。
- 来源: HuggingFace Papers | 时间: 2026-07
- 链接：https://huggingface.co/papers/2607.01874

**AutoMem：把记忆当成一种可学习的认知技能来自动化**
- 解决什么：Agent 该记什么、何时取、怎么组织
- 核心思路：把"记忆"从写死的规则变成可学习的技能——模型自己学会判断哪些信息值得编码、什么时候检索、如何组织知识，而不是靠人工设计记忆策略。
- 跟我们的关系：如果你们在给翻译/对话 Agent 搭长期记忆层，这条给出自动化替代方案。
- 来源: HuggingFace Papers | 时间: 2026-07
- 链接：https://huggingface.co/papers/2607.01224

**DuoMem：通过双空间蒸馏做端侧记忆 Agent**
- 解决什么：让记忆型 Agent 能在设备端跑
- 核心思路：用双空间蒸馏把大模型的记忆能力压缩到端侧，让 Agent 在处理长程流程任务时不必全靠云端。
- 跟我们的关系：翻译耳机是典型端侧场景，这条正对"端侧记忆 + 成本/延迟"痛点。
- 来源: HuggingFace Papers | 时间: 2026-06
- 链接：https://huggingface.co/papers/2606.29961

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## 📝 今日要点

今天的主线是"Agent 的技能和记忆能不能自动化"。SkillCoach 让技能评分标准自己进化，AutoMem 把记忆当成可学习技能，DuoMem 则把记忆压到端侧——三条路线合起来正好覆盖"自进化规则 + 端侧部署"。开源侧美团 LongCat-2.0 甩出 1.6T MoE + 1M 上下文的 MIT 权重，大上下文自建可以试。另有 AgenticSTS/PACE 等 Agent 评测基准冒头，说明业界开始认真解决"Agent 能力怎么量化"的问题。

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## 📌 板块精选

🔥 **GitHub**：huggingface/speech-to-speech，用开源模型搭本地语音 Agent，做翻译耳机 ASR+TTS 全本地链路可以直接参考。（来源: GitHub | 时间: 未注明）
→ https://github.com/huggingface/speech-to-speech

🤖 **模型**：LongCat-2.0，1.6T MoE、1M 上下文、MIT 全开源。（来源: RSS:aihot | 时间: 2026-07-05T14:00:18+00:00）
→ https://aihot.virxact.com/items/cmr7vpphy007oslgnz4aotpx4

🚀 **新产品**：TryCase，给 AI 编码 Agent 提供一次性隔离测试环境，Vibe Coding 跑不可信代码时可用。（来源: Product Hunt | 时间: 未注明）
→ https://www.producthunt.com/products/trycase

📢 **新闻**：LeCun 团队让世界模型学会持续学习，自进化方向的重要动向。（来源: RSS:qbitai | 时间: 2026-07-05T06:52:17+00:00）
→ https://www.qbitai.com/2026/07/442964.html

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## 📊 总编点评（决策锚点）

今天能做的一个不同决策：别再纯人工维护 intent_rules 了——先照 SkillCoach 的思路，给现有规则加一层"自动评分维度"，让好坏由反馈数据说话；同时该追问的一个更好的问题是：我们的端侧记忆，是继续查云端，还是像 DuoMem 那样蒸馏到设备上换延迟和成本？

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📊 本次生成：claude-opus-4.8 | 调用 8 次 | 共 21,461 tokens