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早在2024年，人们还倾向于给Agent提供海量的工具（例如通过MCP协议连接的API、搜索引擎、代码解释器等）。但是，“拥有工具”并不等于“知道如何使用工具”。当任务变得复杂且长周期时，要求Agent每次都从头开始推理“该用哪个工具、何时用、怎么组合、出错怎么办”，会导致系统极度脆弱、延迟极高且不可靠。
3个人，100个AI agent，一个月烧掉130万美元——OpenClaw之父把软件开发变成了「AI流水线」，OpenAI替他买单。
近日，Meta AI 与香港中文大学颠覆性提出了一种全新的视觉推理范式 ATLAS，不用外部工具，不显式生成中间图像，没有视觉监督信号，只用一个离散 word，首次颠覆性地代替 Agentic 和 Latent Visual Reasoning。
虾在前，马当道，居然还有新物种能在Agent赛道突出重围。OpenHuman连续霸榜GitHub Trending第一，狂揽9k+ Star，一天就涨千星。和虾马不一样，Human不用你花心思养，还能反过来主动了解你。
数据在验证这种紧迫感，商业媒体 Business Insider 在“年轻天才系列”（Young Geniuse Series） 的栏目中盘点了 16 位投身 AI 创业的年轻创业者，他们的普遍年龄在 16 岁-24 岁之间；不少人是斯坦福、哈佛、麻省理工等名校的在读生或者辍学生；融资速度更是快到离谱，有人在产品尚未定型时就完成种子轮，也有人仅半年时间内就融资 6400 万美元。
传统视频制作N个产品来回横跳的工作流模式，这次可能真的要Game Over了？因为嘛——现在你只用跟Codex说一句话，它就能把剪辑、PS、视频生成等一箩筐子的活儿全包了！！
2022年10月，Elon Musk 以 440 亿美元收购 Twitter，第一件事就是解雇 CEO Parag Agrawal。这位被 Jack Dorsey 亲自提拔的印度裔工程师，在舆论场里几
最近一两年，AI 行业有一个很微妙的变化：大家不再满足于问 “模型会不会回答”，也不再只关心 “Agent 能不能调用工具”。越来越多的讨论开始回到一个更终极的问题：AI 到底能不能完全自动化接管工作区，理解个性化需求，像一个真实的人类劳动力一样，把一件事情从头到尾做完？
近日，腾讯开始内测一款名为Marvis（马维斯）的操作系统层个人AI助手。这一AI助手通过多个Agent的协作完成App操作、EXE操作、电脑操作、文件管理、文档生成以及各种复杂任务，24小时持续在线，并支持跨端操作。
面向一系列智能体时代的技术挑战和行业矛盾，联发科的思路和角色定位都非常明确：做好“赋能者”。终端层，联发科有着全场景芯片矩阵，这些芯片可以在各类智能终端中落地，成为智能体时代的AI算力底座。