2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，在这一年里，以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是：AI 正在走向产业级价值的系统性兑现。
最开始，我们 CTO 计划选择 Coze，但查了下，Coze 整个项目还是比较大，而且后端是 Golang 编写的。我考虑了下，估计后续维护和开发对于中小团队来说比较吃力。各种权衡之后，我们选择了科大讯飞的 Astron Agent。主要原因有两个：
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
在 AI 与自动化方面，Block 在 2025 年初推出了一个名为 “Goose” 的开源 AI Agent 框架。Goose 的设计初衷是：将大型语言模型输出与实际系统行为（如读取／写入文件、运行测试、自动化工作流）连接起来，从而不仅让模型能“聊”而且能“干活“。
当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM 能力、执行具体任务。
Flint 的核心理念是将网站从静态资产转变为自主 agent。Michelle 在她的文章中直言不讳地说："是时候终结传统网站了。我们正在从网站作为静态资产的世界，转向网站成为自主 agent 的世界。"这句话听起来可能有些激进，但当你了解 Flint 的工作原理后，就会明白她为什么如此自信。
就像 Windows 或 macOS 为软件提供运行环境，Flowith OS 为 AI Agent 提供思考与行动的环境。Flowith 正式发布了一个全新的产品：名为 Flowith OS 的新物种。它选择了一个「另辟蹊径」的路径，尝试为 AI Agent 打造一个全新的 AI-Native 式的操作系统。
可能很多人还不知道，京东云早就做了类似字节 Coze 这样的产品，并且已经 100% 开源。目前市面上同类产品有不少，京东云 JoyAgent 主打的一个亮点就是它在京东内部的场景中验证过，更贴合企业严肃商业场景的需求。今天，我做个记录，也把操作流程和经验分享给大家。
10 月 27 日，国产「好模型」阵营又迎来一位新成员，MiniMax 发布了全新大版本模型 M2，延续了 M1 时代的开源策略。它不仅在 Coding 与 Agent 能力等方面继承了 M1 的优势，更在成本效率、智能水平、响应延迟这 3项关键指标上，同时迈出了一大步。
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
