近期，人工智能领域对“具身智能”的讨论持续升温——如何让AI不仅能“理解”语言，还能用“手”去感知世界、操作环境、完成任务？相比语言模型的迅猛发展，真正通向Agent的下一步，需要AI具备跨模态感知、动作控制与现实泛化能力。具身智能让AI不仅能“思考”，更能“感知”“行动”。
虚假的商战， 不断发布新的模型保持技术优势； 真实的商战，Anthropic 单方面禁止AI编程编辑器 Windsurf 使用 Claude 模型，订阅用户都跑去隔壁 Cursor 了。
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。
过去一段时间，“通用 Agent”成了 AI 应用的默认发展方向。无论产品叙事还是技术布局，大家似乎都在追求一个“什么都能做”的智能体。但现实逐渐显露：通用 Agent 在真实世界中并不那么“通用”。
Lemon AI作为全球首款全栈开源通用AI Agent系统，由hexdocom团队开发，旨在通过开源、本地化部署和低成本特性，让企业与个人均可轻松拥有专属智能体。
没有人喜欢做PPT式汇报，但大概没有人会拒绝AI向你做汇报。 最近，AI搜索Agent「心流AI助手」新上线的【高级研究模式】就试图做这件事。
在过去的一段时间里，各种 AI 编程工具扎堆上线，很多人都在问一个问题：现在的 AI 真的能帮我写完一个项目了吗？
自Agent火了以后，有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现，但绝大多数仍是为"单兵作战"设计，难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增10倍的多智能体系统（MAS）
