STRIATUM-CTF：基于 模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol） 协议的自主 CTF 解题智能体框架
STRIATUM-CTF 是一个通过模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）在 大语言模型（LLM，Large Language Model） 推理与工具执行之间做中介的模块化 CTF 解题智能体框架，协议层会在执行前拒绝不符合 schema 的工具调用。
#MCP/工具调用
arXiv · cs.AI模型评分4343 arXiv · cs.AI模型评分3434 SimXAI：一个轻量对话层可提升对话式可解释 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 的交互质量与理解
SimXAI 用一个支持工具调用的 大语言模型（LLM，Large Language Model） 取代 GUS 式架构中意图识别、对话管理和模板生成等独立模块，作为模块化接口连接现有可解释 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 资源。
arXiv · cs.AI模型评分4242 EvoMCP：让 模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol） 智能体与训练数据协同进化
EvoMCP 提出智能体与数据互相进化的框架，通过任务进化、轨迹进化和监督微调的闭环，让基于模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）的智能体持续针对自身能力短板生成训练数据。在 Toolathlon、MCPMark 和 MCP-Atlas 上，该方法相比初始学生模型分别取得 16.5%、10.2% 和 12.6% 的绝对提升。
arXiv · cs.AI模型评分4444 面向 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 计算机使用智能体的跨接口授权协议
研究提出一种面向固定版本计算机使用部署的 profile 限定授权协议，通过枚举带效果的路径与持久写入点、将请求归一化为规范效果并签发路由绑定的准备票据，在提交时再次校验路由、效果、授权与状态。
arXiv · cs.AI模型评分4949 能力锚定的智能体规划（CGAP，Capability-Grounded Agentic Planning）：让 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体基于工具能力做可执行规划
研究者提出能力锚定的智能体规划（CGAP，Capability-Grounded Agentic Planning），先把工具目录确定性地编译为规划领域定义语言（PDDL，Planning Domain Definition Language）模型，再由 大语言模型（LLM，Large Language Model） 将请求转为目标并交给经典规划器求解。
AWS Machine Learning Blog模型评分5757 Epsilon 如何用 Amazon Nova Act 构建意图驱动的 UI 测试
Epsilon 的智能体平台团队用 Amazon Nova Act 和 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool，把意图驱动的 UI 测试做成多租户平台服务，供各产品团队通过统一 应用程序编程接口（API，Application Programming Interface） 使用。
GitHub Blog · AI & ML模型评分5353 GitHub Copilot 入门教程：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub 发布 Copilot 入门教程，介绍四种让 Copilot 了解代码库的方式：自定义指令、智能体技能、自定义智能体和模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）服务器。