ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实核查
Hugging Face 博客介绍论文 ProvenanceGuard，一种面向 MCP 智能体的生成后验证层，可在不重训智能体的前提下读取 MCP 调用轨迹，逐条核查答案中的声明是否由所标注来源支持，并输出逐条来源判定与整体放行或拦截决定。在医疗智能体的 281 条真实轨迹上，专家判定应拦截的 139 条声明中它拦下 138 条，来源识别准确率约 86%，在四项对比检查器中得分最高。
#MCP/工具调用
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Google ResearchAI 评分4242 Google 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
Google Research 提出 ToolGrad，一种“先答案后问题”的工具调用数据生成范式：先生成真实工具调用链，再反推对应用户提示，只需一步 LLM 调用。
Hugging Face BlogAI 评分3939 Hugging Face 发布 VAKRA：评测 AI 智能体推理、工具调用与失败模式的可执行基准
Hugging Face 推出 VAKRA，一个面向企业级环境的工具调用可执行基准，用完整执行轨迹评估 AI 智能体的组合式推理能力。VAKRA 提供 8,000+ 本地托管 API、覆盖 62 个领域，任务需 3-7 步推理链，包含 API 链式调用、工具选择、多跳推理等四类任务，模型整体表现不佳。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 论文：智能体系统规模化何时有效、为何有效
Google Research 发布论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》，对 180 种智能体配置做大规模对照评测，覆盖 Finance-Agent、BrowseComp-Plus、PlanCraft、Workbench 四个基准和 GPT、Gemini、Claude 三个模型家族，挑战了“智能体越多越好”的假设。
推荐理由：通过 180 种智能体配置的对照评测，给出多智能体架构在并行与顺序任务上的量化差异，可作为架构选型参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Meta 发布 Gaia2 智能体基准与 ARE 研究环境
Meta 发布 GAIA 的后继智能体基准 Gaia2，并开源配套的 Agents Research Environments（ARE）框架，用于运行、调试和评估智能体。
推荐理由：GAIA 后继基准 Gaia2 转向读写与噪声环境，配套 ARE 框架可自定义场景并导出完整 trace，便于复现与调试。