Agent Runs 現可視覺化 eve 專案的子代理活動
Agent Runs 介面現已為 eve 專案新增 Subagents 分頁，提供子代理執行的詳細分析。使用者可在共享的時間軸上檢視提示詞、執行時間、失敗紀錄與資源消耗。
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用於驗證文獻綜述的多代理框架
研究人員提出了一種基於 CrewAI 的四代理框架，旨在解決系統性文獻綜述中 LLM 產生幻覺的問題。該系統利用角色分工與置信度門控的引用驗證層，確保聲明層級的準確性。
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MIRA：用於 Rocket League 的多人互動世界模型
MIRA 是一個基於 1 萬小時 Rocket League 合成數據訓練的 50 億參數世界模型。由 General Intuition、Kyutai 和 Epic Games 共同開發，支援 4 名玩家的即時互動模擬。
Skill-MAS：將多代理協作轉化為可演進的元技能
螞蟻集團與香港科技大學（廣州）推出了 Skill-MAS 框架，將多代理系統設計轉化為可重複使用的元技能。該框架已在 DeepSeek-V4-Flash 等模型上進行了驗證。
明略科技開源發布 Octo，實現 Agent 間互聯
明略科技開源發布了 Octo 框架，旨在實現不同 AI Agent 之間的通訊與協作，實際上為 Agent 構建了一個「網際網路」。
用於可審計心理健康資訊的代理型 AI
研究人員開發了一種多代理框架，整合了 FDA 的監管數據與來自 Reddit 和 WebMD 的患者敘述。該系統利用 Neo4j 知識圖譜來維護來源證明，確保精神科藥物資訊既具備豐富背景又可追溯。
Sakana AI 推出 Fugu，具備韌性的多模型編排系統
Sakana AI 推出了 Fugu，這是一個與 OpenAI 相容的 API，可將任務動態分配給一組專業的 AI 代理。該系統旨在防止供應商鎖定，透過編排多樣化且可替換的 AI 代理，為 Claude 等單一模型提供了一種具備韌性的替代方案。
AgentJet：用於代理強化學習的分布式群體訓練框架
AgentJet 是一個全新的分布式群體訓練框架，將代理執行與模型優化解耦。它支援異構多代理訓練，並透過創新的上下文追蹤模組實現了顯著的訓練加速。
Nvidia 與清華大學團隊發表 Gamma-World，推動多智能體模擬
Nvidia 與清華大學研究人員發表了 Gamma-World，這是一種旨在從單一智能體環境轉向複雜多智能體互動的世界模型。該研究旨在提升 AI 訓練模擬環境的真實感與可擴展性。
Anthropic 發布 Opus 4.8，新增「動態工作流」工具
Anthropic 發布了 Opus 4.8，並推出了名為「動態工作流」(Dynamic Workflows) 的新工具。此功能旨在協助協調多個子代理 (subagents) 的運作。