在当前大语言模型（LLMs）广泛应用于问答、对话等任务的背景下，如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力，成为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方向的核心挑战。
最近对了几个agent相关的代码项目，总结了一下目前整体的设计思路，比如如何设计一个基于agent和浏览器沙箱的AI产品，分析了关键架构、工作流程、关键组件及其交互方式。
最近在看 Agent 方向的论文和产品，已经被各种进展看花了眼。但我发现，真正能超越 demo，能在 B 端场景扎实落地的却寥寥无几。
今天的Agent框架虽然功能强大，但对于没有编程经验的客户服务专业人员来说却过于复杂。这些框架如AutoGen、LangGraph、CrewAI等通常将Agent声明嵌入到复杂的Python代码中，使整体工作流程难以把握，门槛过高。对于仅需构建带有业务逻辑的客服聊天机器人的非技术人员而言，这些框架犹如天书，让他们望而却步。
，MetaGPT & Mila 联合全球范围内 20 个顶尖研究机构的 47 位学者，共同撰写并发布了长篇综述《Advances and Challenges in Foundation Agents:
近期，一款 AI 浏览器产品 Fellou 在各大 AI 用户社群、媒体测评内容中陆续出现，受到热议与关注。Fellou 官方给出的定位是全球首个 Agentic Browser，一款基于 AI 技术的新型浏览器。Fellou 的核心亮点在于，用户只需一句话，Fellou 就能自动解析指令并跨多个网页和系统调度操作，从数据采集、表单填写到报告生成，实现一站式无缝交付。
Harvey 绝对是法律场景落地最成功的 AI 企业了。
随着大型语言模型（LLMs）日益融入关键决策场景，其元认知能力——即识别、评估和表达自身知识边界的能力——变得尤为重要。
2025年被称为agent元年，而OpenAI希望在这一年把agent做成自己的摇钱树。自主执行任务的Operator；二是可以辅助做深入研究，生成专业研究报告的Deep Research。
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？
