清华女博士做企业Agent，叫板千亿巨头
清华女博士做企业Agent，叫板千亿巨头客户数量不是核心，能为客户解决的问题数量才是核心。
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8461 点击 2026-06-10 10:30
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客户数量不是核心，能为客户解决的问题数量才是核心。
过去两年，大模型写代码已经不再新鲜。从代码补全到 GitHub issue 修复，从竞赛编程到仓库级软件工程，人们习惯用一个简单标准评估 coding agent：代码能不能写对？测试能不能通过？
今日，美团GN06（原光年之外）团队正式发布AI浏览器Tabbit V1.0，并承诺核心功能将永久免费开放。Tabbit自3月2日开放公测至今，正好是100天，每周迭代，共迭代12个版本，收获了大量用户好评，比如“Windows上最好看的浏览器”、“特别务实的工具产品”、“低门槛且安全稳定地用到头部模型的方式”等等。
一个约 1B 参数的模型，在 MATH 上拿到 56.2，在 GSM8K 上拿到 84.5，在 ARC-Challenge 上拿到 81.9。训练成本约 1500 美元，16 块 H100 跑了不到两天。
当前，Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进，科学家们看到此场景，也不禁寄予厚望：AI 智能体何时能以同样的速度，帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关？
在南加州大学，王越的 PSI Lab（Physical Superintelligence Lab）是过去两三年里具身智能方向上升最快的年轻团队之一。
如果你最近关注 AI 圈，应该已经注意到一个变化：AI 产品正在从单点工具，走向统一入口。
过去一年，Agent 无疑在代码行业率先跑出了最清晰的「模板」。
多智能体协作对于解决复杂问题虽然具有巨大优势，但是其架构本质上易出现错误传播，因为由不正确的工作流生成或单智能体幻觉输出引起的错误会沿着协作链蔓延，影响最终结果。
一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。