当Agent学会了自我进化，我们距离AGI还有多远？从自动编写代码、做实验到扮演客服，能够通过与环境的持续互动，不断学习、总结经验、创造工具的“自进化智能体”（Self-evolving Agent）实力惊人。
Manus 1.5 全面提升了任务执行的速度、可靠性与结果质量。从研究分析到网页开发、再到 PPT 创建，在各类任务场景中均实现了显著性能跃升。此次更新引入了两款 Agent：
在 AI 发展的新阶段，大模型不再局限于静态知识，而是可以通过「Search Agent」的形式实时连接互联网。搜索工具让模型突破了训练时间的限制，但它们返回的并非总是高质量的资料：一个低质量网页、一条虚假消息，甚至是暗藏诱导的提示，都可能在用户毫无察觉的情况下被模型「采纳」，进而生成带有风险的回答。
在AI智能体日益依赖记忆系统的时代，一种新型攻击悄然兴起：记忆投毒。A-MemGuard作为首个专为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，巧妙化解上下文依赖与自我强化错误循环的难题，让AI从被动受害者转为主动守护者，成功率高达95%以上。
在几天前的开发者大会上，OpenAI 发布了一套面向开发者和企业的完整工具集 AgentKit。其中，可视化画布 Agent Builder 用于创建、管理和版本化多智能体工作流，通过拖拽节点的方式即可编辑工作流。
全球首个AI Agent交易市场MuleRun（骡子快跑）正式上线，面向所有用户开放使用。MuleRun的Logo是一个像素风骡子，平台上集合了不同类型的多个Agent。Agent的创作者多为各领域中懂得某个具体流程、有经验的人，他们将自己的技能变为工作流后做成Agent。
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
这是一份为正在开发 AI Agent 的产品经理准备的完整指南，介绍了 Agent 架构、编排模式等话题。
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
AI Agent已逐渐从科幻走进现实！不仅能够执行编写代码、调用工具、进行多轮对话等复杂任务，甚至还可以进行端到端的软件开发，已经在金融、游戏、软件开发等诸多领域落地应用。
