近日，上海交大和上海人工智能实验室的研究发现，AI 的风险正从个体失控转向群体性的恶意共谋（Collusion）——即多个智能体秘密协同以达成有害目标。Agent 不仅可以像人类团队一样协作，甚至在某些情况下，还会展现出比人类更高效、更隐蔽的「团伙作案」能力。
“Agent元年”进程过半，Agent虽已从处理简单任务转向复杂交付，却仍卡在“信息断层”的关键瓶颈—— 受限于训练数据截止日期，难以及时获取实时动态信息，企业级场景落地始终差临门一脚。
杜克大学与 Zoom 的研究者们推出了 LiveMCP-101，这是首个专门针对真实动态环境设计的 MCP-enabled Agent 评测基准。该基准包含 101 个精心设计的任务，涵盖旅行规划，体育娱乐，软件工程等多种不同场景，要求 Agent 在多步骤、多工具协同的场景下完成任务。
做销售的朋友大概都有过这样的经历：跟进客户时要在邮箱、微信、Excel 间反复切换，好不容易把信息汇总到 CRM 系统，却发现格式不对要重新调整。这种 "人围着系统转" 的困境，正在被一家叫 Attio 的初创公司改写。
刚刚，Anthropic发布了最新的浏览器agent——Claude for Chrome！ 这款紧贴Chrome的agent可以作为浏览器的扩展程序直接使用： 它不仅能帮你设日历。
AI加速走向落地，企业「超级大脑」却在关键时刻断片？行业亟需一套能够持续进化、越用越聪明的系统框架，实现多智能体协同作战，通过自优化、自反馈瞬间激活知识库。清华系黑马已将其塞进AI原生引擎，率先在能源、军工等硬核场景中规模化落地，为产业智能升级提供了可靠路径。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
尽管 LLM 的能力与日俱增，但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制，突破 AI 能力界限，业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统，在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解决方案。
只用一周，一个相当于人类20年经验的“数字技术工人”——基于时序大模型和Agent的智能体，就能直接上岗。
一个月前在德国被50多家投资人拒绝的AI创业公司，搬到硅谷后却能在一周内完成470万美元的融资，而且投资人几乎全部说"yes"。这不是什么励志鸡汤故事，而是Leaping AI创始人Kevin Wu的真实经历。
