AI 智能体是人工智能领域的重要研究方向之一。近期，字节跳动的李航博士在我国计算机科学领域顶级期刊 Journal of Computer Science and Technology（JCST）上发表了一篇题为《General Framework of AI Agents》的观点论文（将收录于 JCST 创刊 40 周年专辑），提出了一个涵盖软件智能体和硬件智能体的通用框架。
大家好，我是最近天天折腾CLI Agent的袋鼠帝。 一周前，我给大家安利了一款Claude Code的最强开源对手：OpenCode，没想到文章发出去后反响这么热烈，不管是阅读量还是评论都非常多。刚好，前几天我看到腾讯的CodeBuddy Code重磅升级到了2.0版本。说实话，CodeBuddy Code我有用过，基本完全复刻Claude Code，之前还帮我开发了好几个小工具，很实用。
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
复盘一下我vibe coding 一周，开发 WorkAny 的过程，很有意思。 1. 上周三在香港办卡，临时起意想做个桌面 Agent 项目，对标 cowork，晚上回到广州开始写代码 2. 初期目标是快速发布，没时间去研究哪个 Agent 框架好用了，看很多人在用 claude agent sdk，先用这个吧
真没想到，MiniMax Agent 居然赶在春节前又放了个大招！MiniMax 桌面端 + 专家模式同步上线！说实话，MiniMax 这迭代效率着实太高了，追的我测评都有点肝不动了
AI 创业两年，我们在一直思考一个问题：到底 AI 能够给现实生活中的普通人带来什么？ 一方面新概念层出不穷，但大部分概念身边没有几个人能听懂。另一方面，AI 的叙事都在讲替代人工、降本增效——似乎
最近 AI 编程界最火的事情，就是怎么把各种 coding 模型卷到极致了。
在当前的AI Research浪潮中，Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
Claude Skill 很火，甚至已经超越 MCP 了，如今各家的 cli 客户端基本也都支持，扣子、MiniMax 的 agent 产品也都上架了类 Skill 的产品。而且不仅仅是对普通用户有用，从开发者视角来看，通用 Agent 内核，只靠 Skills 设计，也能低成本创造具有通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。
今天的 Agent，在一个独立的、短时间任务上的表现已经很不错了。
