近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
Agent 的状态数据分两种：会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
2025 年，让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了，而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容，仍然是最难的部分。
医药圈彻底炸了！全网都在玩Gemini，却没看到生物学界再现「AlphaFold时刻」。
任务规划+文件系统访问+子agent委托
近年来，以 Veo、Sora 为代表的视频生成模型展现出惊人的合成能力，能够生成高度逼真且时序连贯的动态画面。这类模型在视觉内容生成上的进步，表明其内部可能隐含了对世界结构与规律的理解。更令人关注的是，Google 的最新研究指出，诸如 Veo 3 等模型正在逐步显现出超越单纯合成的 “涌现特性”，包括感知、建模和推理等更高层次能力。
视频生成模型如Veo-3能生成逼真视频，但有研究发现其推理能力存疑。香港中文大学、北京大学、东北大学的研究者们设计了12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。这项研究为视频模型推理能力评估提供基准，指明未来研究方向。
独立研究者 Jianli Zhao 等人近日的一项新研究发现，通过在有害请求前填充一长串无害的解谜推理序列（harmless puzzle reasoning），就能成功对推理模型实现越狱攻击。他们将这种方法命名为思维链劫持（Chain-of-Thought Hijacking）。
本周，LangChain 宣布完成 1.25 亿美元融资，投后估值 12.5 亿美元。除了宣布其独角兽地位外，该公司还发布了里程碑式更新：经过 3 年迭代，LangChain 1.0 正式登场。而且，这并非一次常规的版本升级，而是一场从零开始的重写。
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。
