Graham Neubig 用一個修 bug 的 coding 任務，把第 9 講的 policy gradient 推到實戰：用 critic、GAE 或 PRM 把功勞分給個別回合，用 importance ratio 與 clipping 處理非同步 RL 的過期資料，並把 PPO、GRPO、CISPO、GSPO、DAPO 收成一張對照表；最大的篇幅留給獎勵本身——verifier 誤判、reward hacking 與探索崩塌，最後以 on-policy 蒸餾收尾。
learn-inference.com 是 Philip Kiely《Inference Engineering》（256 頁，Baseten 出版，可免費下載 PDF）的非官方互動版：照原書 8 章、42 節重寫解說，把 TTFT、P99、speculative decoding、prefix cache 路由這類靠直覺的概念做成可以拖滑桿的模擬器，另外附免金鑰的 JSON API 與 MCP server。
Obscura 是用 Rust 從頭寫的無頭瀏覽器引擎，內嵌 V8、實作 Chrome DevTools Protocol，Puppeteer／Playwright 改一行連線位址就能接上，也內建 37 個工具的 MCP server。官方數字是每個行程約 30 MB、頁面載入約 85 ms，但全部是自家 benchmark；WPT 核心子測試通過率 83.3%，長尾 CSS 與部分 Web API 仍會跟 Chromium 不同。
傳統聊天只需要顯示文字泡泡，但 AI Agent 對話要讓使用者看見思考、工具呼叫、引用來源和執行進度——我們用 12 個 Vue 元件、三種 DisplayMode 和一條 chatBlocks 渲染管線解決了這個問題。
2026 上半年 OpenAI、Anthropic、Letta、LangChain 不約而同選了 Markdown 檔案 + 索引取代向量資料庫；寫入權從 agent 交還給人；遺忘機制終於出現但沒人做 Ebbinghaus；LoCoMo 被 Penfield Labs 抓出 6.4% 錯答；三家同時用「Dreaming」指離線記憶整併。五個趨勢，一個結論：記憶不是功能，是架構決策。
記憶是持久化的 prompt injection 載體：MINJA 證明只靠對話就能注入記憶（成功率 >95%），SpAIware 示範植入後每次回答都外洩資料。業界兩派防線——引用驗證（Copilot）和人工核准（Gemini CLI / Devin）——各有盲點。
Agent 記憶不是一個功能，是至少四種不同的工程問題——working、episodic、semantic、procedural。這個十篇系列從分類框架到 coding agent 實作、平台 API、開源框架、安全攻擊面，再到 2026 的趨勢判斷，完整走一遍設計空間。
CoALA 框架把 agent 記憶分為 working、episodic、semantic、procedural 四種，但光靠四格分類不夠——同一種記憶在不同系統裡的設計選擇差很大。這篇用六個獨立設計軸（讀取形態、寫入時機、保真度、寫入權、遺忘、範圍）加一條光譜（檔案 ↔ 向量/圖），畫出 2026 年 agent 記憶系統的完整設計空間。
前面看的是怎麼評估。這篇看另一個維度：在推理過程中怎麼動態分配計算資源。BrowseConf 的核心洞察是——agent 自己說的『自信度』就能預測答案準不準。高自信就用少點資源，低自信就多搜幾輪。
五家雲平台都在 2025–2026 年推出 agent 記憶 API，但設計哲學分歧明顯：OpenAI 把記憶寫成檔案、Anthropic 把記憶掛載成目錄、Google 用向量加主題分類、AWS 用事件加策略管線、Microsoft 用 context provider 抽象。定價從免費到 $0.75/千筆/月不等，租戶隔離從「應用端自己來」到「IAM 一等公民」都有。
九家 coding agent 的長期記憶走了至少四條路：Claude Code 和 Codex 用 Markdown 檔（agent 寫、人可讀）、Antigravity CLI 繼承 Gemini CLI 的 inbox 核准（agent 提案、人拍板）、Copilot 用引用＋JIT 驗證（28 天沒被驗證就自動刪）。Cursor 把 Memories 拔掉退回純 Rules。Hermes Agent、OpenClaw、Letta Code 則把記憶當成 harness 的核心元件，不只是外掛。寫入時機、遺忘機制、跨團隊共享上的選擇完全不同，而且沒有任何一家公布過記憶功能的對照實驗數據。
2026 年的 deep research 商用市場已經分化：OpenAI 全面、Perplexity 速度快、Gemini 生態整合、Claude 推理深、Grok 實時性強。這篇比較各家產品的差異——不是誰最好，而是誰最適合你的場景。
整個 Deep Research 領域有 80+ 實作，但核心結構只有三階段路線 × 四個組件 × 三種優化方法。這篇用一篇看懂全景：從 Agentic Search 到 Full-stack AI Scientist，從 query planning 到 answer generation，從 workflow prompting 到 end-to-end RL。
DeepResearch Bench II 用 9,430 個專家 rubric 覆蓋 132 個任務，發現最強的 agent 也只滿足不到 50% 的標準。這篇拆解基準架構、评分方法、領先者，並分析整個 deep research 評估格局。
10+ 個社群開源的 deep-research skill 代表了 10+ 種「怎麼做研究」的哲學。從 hyperresearch 的持久化 vault 到 jamoeight v2 的 Co-Scientist 6-agent，從對抗驗證到 benchmark 對齊。這篇把它們放在一張表裡看。
Deep research agent 跑出來的報告，該怎麼評分？用 LLM 當評審有偏，問人類太貴，測基準又跟不上。STC 等新方法試圖從「自信度」切入解決這個根本問題——但還沒有完美的答案。
Deep research 從『幫你搜資料』到『幫你做研究』已經發生了。但下一步更大：agent 自我進化、群叢協作、科學自動化。這篇看三個方向，以及一個 uncomfortable 的現實：Gartner 預測 40% 的 agent 專案會在 2027 年前被取消。
長時間研究時，agent 面臨「上下文窒息」：資訊堆積、噪音增加、注意力被稀釋。IterResearch 用馬可夫狀態重建解決這個問題，AREX 用內外雙循環實現遞迴自我改進。兩者回答同一個問題：agent 怎麼在數百輪搜尋後依然保持清晰？
七套開源記憶框架分佈在「向量抽取」到「檔案系統」的光譜上：Mem0 一行 add() 自動抽取、Graphiti 用 bi-temporal 知識圖保留矛盾歷史、Letta 讓 agent 自己編輯釘在 system prompt 的 blocks、LangGraph 用 namespace Store 做跨 agent 共享、LlamaIndex 靠 block 優先級控制截斷順序、Cognee 走三種儲存混合管線、Supermemory 強調時態向量圖引擎。這篇整理各自的儲存形式、寫入與遺忘機制、租戶隔離、benchmark 數字，再按四種常見場景給選型建議。
Deep research 的開源生態已經從『單一框架』演變成『工具叢集』。這篇比較 12+ 個專案：GPT-Researcher 重視多代理協作、STORM 模擬專家對話、smolagents 強調狀態管理。每個工具解決不同問題。