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上一篇文章聊了聊 Tool、MCP 和 Agent 三者之间的关系。简单来说就是 Agent = LLM + Tools，而 MCP 统一了 Tools 开发和使用的过程。
AI Agent行业的全球图景，中国和硅谷正在走上两条路线。
上个月，OpenAI 在 ChatGPT 中引入了图像生成功能，广受欢迎：仅在第一周，全球就有超过 1.3 亿用户创建了超过 7 亿张图片。就在刚刚，OpenAI 又宣布了一个好消息：他们正式在 API 中推出驱动 ChatGPT 多模态体验的原生模型 ——gpt-image-1，让开发者和企业能够轻松将高质量、专业级的图像生成功能直接集成到自己的工具和平台中。
“字节版Manus”有多能打？量子位实测在此。
蛋白质是分子尺度上生命体的功能单元，负责从催化生化反应到识别外来病原体等各种活动。
刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练，推理时则通过滑动窗口等策略，逐步扩展生成的视频长度。然而，这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息，容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
当前，AI 领域呈现出一种近乎“追星式”的热情氛围，每当有新的东西发布，便迅速引发广泛关注与高度评价，仿佛技术变革即将一触即发。同时大家情绪也波动剧烈，从“危机论”到“爆发论”频繁切换。OpenAI 最近出的《A Practical guide to building AI agents》的指南，就是他们最近捧上天的“神作”。它直接被捧成了“圣经”，一时间风头无两。
当大模型改变人类信息交互方式、算力成本不断降低，一个关键问题浮现在每一位企业决策者面前：如何让AI真正成为企业的“智慧大脑”，驱动业务决策全面升级？
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。