
AI Agent 第一波浪潮过后,OPPO 是怎么闷声做出第一个爆款的?
AI Agent 第一波浪潮过后,OPPO 是怎么闷声做出第一个爆款的?庸笔下的乔峰,在聚贤庄单挑群雄时,用一套人人会使的「太祖长拳」,打出了震慑全场的必杀效果。这门功夫看似平平无奇,却因使用者内力深厚、大巧不工,而威力无穷。
庸笔下的乔峰,在聚贤庄单挑群雄时,用一套人人会使的「太祖长拳」,打出了震慑全场的必杀效果。这门功夫看似平平无奇,却因使用者内力深厚、大巧不工,而威力无穷。
当前最强大的大语言模型(LLM)虽然代码能力飞速发展,但在解决真实、复杂的机器学习工程(MLE)任务时,仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码,却无法模拟人类工程师那样,在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。
2025年7月17日,在GenAI Assembling 第五期硅谷Meetup上,最近火热的明星AI Agent 公司Genspark、Lovart、和Simular.ai的创始人,以及新一代基础设施公司SambaNova的Agent技术负责人,一起讨论了他们在今天AI Agent发展第一线所观察和感受到的一切。
今年WAIC上出现了一位新玩家钛动科技,有着8年行业Know-how积累,8万+企业都是他的客户。首次亮相WAIC,就放出大招——首个全球营销AI Agent产品Navos,并非简单的自动化工具,而是在创意、投放、数据分析等营销全链路环节提供赋能。
ShellAgent 2.0, 没有选择卷复杂华丽的前端页面,而是闷头把后台交互卷到极致。 也就是说,我们写生成应用提示语的难度降到了有嘴就会的级别。
近日,来自 OPPO、耶鲁大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校、北卡罗来纳大学教堂山分校等多家机构的研究团队联合发布了 Agent KB 框架。这项工作通过构建一个经验池并且通过两阶段的检索机制实现了 AI Agent 之间的有效经验共享。Agent KB 通过层级化的经验检索,让智能体能够从其他任务的成功经验中学习,显著提升了复杂推理和问题解决能力。
上周,OpenAI 正式推出了自己的 Agent 产品,ChatGPT agent。 用户只需扔出一句话,它就能像个聪明的助理一样,查资料、写报告、点网页、跑代码,甚至还能做一整套财报分析,再打包成 PPT。
今天带来 Myshell ShellAgent 2.0 的测试和介绍。 发现 Myshell 上了一个 ShellAgent 2.0 的能力,只需要提示词就能生成一个 Agent 应用。他们这个有意思的点是,没有复杂的前端页面都会在一个 Chatbot 里构建类似的交互,这就摆脱了构建前端的复杂流程降低了错误率,Agent 只需要管理工具之间的交互就可以。
你有没有想过,为什么那些看起来无所不能的 AI agent,在真实工作环境中却总是显得如此笨拙?我们花费数百小时调试提示词、完善指令,但这些智能系统依然无法像人类员工那样从经验中学习和成长。它们不会从错误中汲取教训,也不会在重复性任务中变得更加熟练。这个根本性问题,正是 Composio 刚刚完成 2500 万美元 A 轮融资要解决的核心挑战。
硅谷 AI 投资人 Elad Gil 昨天发布了自己对 AI 领域投资的总结回顾与预测。在他看来,过去四年 AI 经历了从 “技术迷雾”到“商业马拉松” 的变化:随着模型能力的不断提升,过去 12 个月里一系列 AI 应用落地的细分场景在得到验证,头部公司浮现,一定程度上,未来 1-2 年的市场格局初定,AI 应用层正进入收敛周期: