Harrison Chase发布Self-Harness论文：Agent自我改进
Self-Harness使【Agent通过挖掘失败模式】改进自身harness，基于DeepAgents，对Agent自我优化有重要参考。论文：https://x.com/hwchase17/status/2069443268593537470[4]
大黑AI速报
本期最值得关注的是OpenAI Codex推出Record and Replay功能可自动执行重复任务，以及Krea 2开源模型发布。此外，CUGA教程和LangChain trace judge提供了实用的Agent开发与监控方案。
模型动态
CPU-only TTS基准测试：Kokoro 82M vs Supertonic 3 vs Inflect-Nano
对比三款CPU-only TTS模型，含UTMOS评分，Inflect-Nano仅4.6M参数表现出色。详情：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1udg3rf/[5]
Qwen3.6和Gemma4的KV cache量化效果深度分析
Reddit用户绘制KLD分布图，评估不同量化级别对质量的影响，为模型部署提供关键参考。帖子：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1udjvhd/[6]
Krea 2模型在Hugging Face发布
Krea 2开源模型上线，包含turbo版本，面向本地LLM社区，值得关注。模型页面：https://huggingface.co/krea-ai[7]
产品工具
OpenAI Codex推出Record and Replay自动执行功能
Codex新增Record and Replay功能，可观看屏幕学习并自动执行重复任务，极大提升自动化效率。视频演示：https://www.youtube.com/shorts/qv-KPydJhXs[1]
LangChain与FireworksAI合作构建高效trace judge
微调Qwen模型构建trace judge，用于检测生产追踪的感知错误，性能达前沿且【成本降低100倍】。详情：https://x.com/LangChain/status/2069404292801298786[3]
Weaviate Playground演示Query Agent自然语言查询
用户可输入自然语言，AI自动编写查询并流式返回数据，实现数据库与AI代理的便捷集成。演示：https://x.com/weaviate_io/status/2069435493020803392[8]
技巧教程
Hugging Face发布CUGA教程：构建真实Agent应用
CUGA教程提供24个工作示例，使用轻量级harness构建Agent应用，适合开发者入门Agent开发。项目地址：https://huggingface.co/blog/ibm-research/cuga-apps[2]