浏览器的使用者正在逐渐从人类用户转移到 AI Agent，Agent 与互联网环境互动的底层设施也因此正在变得越来越重要。传统浏览器无法满足 AI Agent 自动化抓取、交互和实时数据处理的需求。Browserbase 的创始人 Paul Klein 早在 23 年底就敏锐地洞察到 AI Agent 亟需一个全新的交互载体——一个“为 AI 而生”的云端浏览器。
是的，Rabbit，那个一度声名鹊起的第一代 AI 硬件公司，下场做 AI Agent 了。
Agentic AI 的 3 要素是：tool use，memory 和 context，围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
去年 Anthropic 发布 Computer Use 的时候，引发了一次大家对 AI agent 的想象。
PaperBench 是一个由 OpenAI 开发的基准测试，旨在评估 AI Agent 复现尖端 AI 研究的能 力。它专注于测试 AI 是否能理解研究论文、独立开发代码并执行实验以复现研究结果。
随着 AI Agent 元年的到来，一个新的趋势正在兴起：初创公司提供工具，帮助雇主打造一支机器人队伍。
CB Insights 最近基于他们的数据调研和分析，绘制了覆盖 26 个细分领域的 170 余家 AI Agent 初创企业的市场格局图谱。同时也探讨了关于 AI Agent 的当前进展、面临的挑战及未来发展路径，以下为全文内容。
Clay 集成了75+ 数据提供商（如 LinkedIn、Clearbit、Salesforce），并内置 AI Agent 进行客户研究、销售数据充实和个性化营销。通过无代码/低代码方式，用户可以拖拽式操作进行数据整合、自动化外联和个性化营销，提高业务增长效率。
MatChat AI Agent集聚了中国科学院顶尖研究力量，旨在打造一个具有国际影响力的材料科学知识服务平台，为科研、教育及工业界提供权威、高效的学术支持和咨询服务。MatChat AI Agent的推出标志着自然科学的垂类模型时代到来，其精准性与规范性有望成为全球材料科学工作者的重要工具。
Decagon 专注于 AI for Customer Support 领域，致力于用 AI Agent 彻底改变客户服务体验。他们打造的不是简单的聊天机器人，而是能不断进化的 AI Agent 引擎，能够真正理解客户的需求并高效地解决问题。
