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，一个运行在黑盒 MCP 智能体之上的生成后验证层，用于识别"跨来源混淆"——即事实真实但被归因到错误来源。在 281 条医疗智能体真实 trace 上，专家判定应拦截的 139 条 claim 中它拦下 138 条，来源识别准确率约 86%，并在与四个对照检查器的比较中得分最高。
#MCP/工具调用
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Hugging Face BlogAI 评分3838 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接地可执行基准，用于评测 AI 智能体的组合推理与多步工作流执行能力。VAKRA 提供 8,000+ 本地托管 API、覆盖 62 个领域并配有领域文档，任务需 3-7 步推理链，包含 API Chaining、Tool Selection、Multi-Hop Reasoning 等四项任务，模型整体表现不佳。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 发布 Gaia2 智能体基准与 ARE 研究环境
Hugging Face 发布 GAIA 的后继智能体基准 Gaia2，并开源配套的 Meta Agents Research Environments（ARE）框架，用于运行、调试和评测智能体。
推荐理由：GAIA 后继基准 Gaia2 转向读写与噪声环境，配套 ARE 框架可复现评测，便于对照各家模型在真实任务上的差距。
Hugging Face BlogAI 评分5555 Hugging Face 研究：CodeAgent 结合结构化输出可提升智能体表现
Hugging Face 分享研究，将 CodeAgent 的思考与代码强制以结构化 JSON 生成，在 GAIA、MATH、SimpleQA、Frames 等基准上比普通 CodeAgent 平均高出 2-7 个百分点。