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💡 内容总结 系统梳理Agent常见架构（ReAct、Plan-and-Execute、Tool-Using等），详解不同任务应配不同架构的核心逻辑

💡 内容总结 实测GLM-5.2与opus-4.8在Coding Agent长任务表现，涵盖MacOS效果复现和《我的世界》游戏重建

💡 内容总结 EvoArena解决Agent在环境持续变化中的版本追踪问题，提出Step Accuracy和Chain Accuracy双指标

💡 内容总结 AI根据DESIGN.md生成整套UI的设计规范转变，从设计师画界面到定规范、审出品的流程变革

💡 内容总结 中科院发布agentic环境工程综述，从环境建模、合成、评估到Agent协同进化的系统性分类

💡 内容总结 PERIA：工具增强的VLM Agent，通过主动调用工具查证、裁剪、描画路径完成空间推理任务

💡 内容总结 frontend-design Skill让AI生成前端时先想清审美方向，强调字体、配色、动效、空间而非堆模块

💡 内容总结 Agent评测五大踩坑总结：公开Benchmark只是入门券，自建Eval Set才是真正的护城河

💡 内容总结 Deep Research Agent轨迹评估方法Fact Grounding，判断答案事实是否落在过程证据上