LangChain 解析 AI Agent 上下文工程的检索起点与技巧
LangChain 官方博客提出 agent 上下文工程应从检索做起，以 Deep Agents 构建的竞品分析 agent 为例，分析低效搜索、上下文过载和不相关过期内容三类问题。
推荐理由：文章结合 Deep Agents 竞品分析案例给出检索优化技巧与代码示例，读者可按需迁移到自己的 agent harness 设计中。
#教程/实践
LangChain 官方博客精选AI 评分7373
波士顿动力官方博客精选AI 评分5555 波士顿动力给 Atlas 换上轮子做研究测试台，探索执行器极限与 sim2real
波士顿动力 Atlas 团队把机器人双脚换成滑板车轮改装成研究测试台，用学习型全身控制器驱动，验证执行器在性能包络边缘的表现。团队称轮式 Atlas 不是产品，而是利用 Spot 和 Stretch 客户经验数据研究极端场景下可靠性的平台；项目通过在 MuJoCo 中精确匹配真实电机模型缩小 sim2real 差距，侧滑动作中策略自发学会用轮子滚动，360 度跳跃动作一次训练即成功上机。
对A股整机与本体、数据采集环节中性偏利好，波士顿动力验证sim2real与执行器极限属技术探索，非量产进展
推荐理由：Atlas 团队工程师亲述轮式改装与 RL 全流程，读者可借此理解 sim2real 落地时电机建模与策略训练的配合方式。
已经到底了