新闻、仓库与研究，按时间排列。
作者开源了 Tony，一个用 Python 从零构建的个人 AI 智能体，目的是学习智能体内部原理，v2 版新增对话与工具，测试台词得分 108/108。人格保存在版本化文本文件中，回答可标记好坏以指导调整；记忆由笔记、会话摘要和最多 40 条事实的整合记忆组成并进入 prompt。默认模型 qwen3:4b，依赖 uv 和 Ollama，采用 MIT 许可证。
推荐理由：作者把人格改动变成可测量的流程，用测试台词加裁判模型打分，只保留不变差的修改，做法可迁移到其他本地智能体项目。
AgentToolkit（IBM）发布 altk-evolve，让智能体通过记忆从历史轨迹中学习，避免每次会话从零开始重复犯错。其 Lite 版可接入 Claude Code 和 Codex，采用 MCP 服务器做工具集成、向量存储保存记忆、LLM 做冲突解决来维护知识库；在 AppWorld 基准上整体提升智能体可靠性 8.9 个百分点，困难多步任务相对提升 74%。项目支持 pgvector 与 Milvus 后端、实体跨命名空间共享、保留策略管理和 OpenTelemetry 遥测，仓库地址 https://github.com/AgentToolkit/altk-evolve。
pillumina 在 GitHub 开源 ascend-sleuth，一个昇腾 NPU 训练与推理问题的诊断知识库，覆盖中断、精度异常、性能退化三类问题，支持 mindspeed-llm、verl、vllm-ascend、sglang 等框架。项目遵循 Agent Skills 标准，可在 pi、Claude Code、Codex、DSH 等 agent 中运行，通过 /skill:diagnose 按症状路由到已验证 case 并输出结论、依据链、修复方案与可靠度。诊断结束后新知识经待审队列沉淀回库，全仓共 12 个面向使用者的 skill，采用 MIT 许可。
GLOBE 是一个智能体框架，通过不断演化的分字段行为手册存储优化知识，让语言代理在生成式搜索的电商产品优化中持续自我改进。每轮由 Editor 应用行为并根据排名反馈、Reflector 转化为行为更新，Moderator 去重、Curator 提交更改并停用有害行为。实验显示结构化行为优于整体式提示词优化，且在未见过的品类上依然有效。
Amnibro 在 GitHub 开源本地 AI 助手 Amni-Ai（Adam），采用 GF(17) 无损纹理压缩权重，4 GB VRAM 即可运行，完全离线、无需 API key。v6.12.0 的 block-spec 推测解码在重复查询上达 10–11× 单流加速、3B 模型批量吞吐约 52×，且逐 token 验证保持无损。它提供 Ollama 兼容 /api/* 与 OpenAI 兼容 /v1/* 端点及 MCP，支持闭环记忆纠错与沙箱验证的自我改进课程库，源码以 CC BY-NC 4.0 发布。