大家好，我是最近天天折腾CLI Agent的袋鼠帝。 一周前，我给大家安利了一款Claude Code的最强开源对手：OpenCode，没想到文章发出去后反响这么热烈，不管是阅读量还是评论都非常多。刚好，前几天我看到腾讯的CodeBuddy Code重磅升级到了2.0版本。说实话，CodeBuddy Code我有用过，基本完全复刻Claude Code，之前还帮我开发了好几个小工具，很实用。
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
复盘一下我vibe coding 一周，开发 WorkAny 的过程，很有意思。 1. 上周三在香港办卡，临时起意想做个桌面 Agent 项目，对标 cowork，晚上回到广州开始写代码 2. 初期目标是快速发布，没时间去研究哪个 Agent 框架好用了，看很多人在用 claude agent sdk，先用这个吧
真没想到，MiniMax Agent 居然赶在春节前又放了个大招！MiniMax 桌面端 + 专家模式同步上线！说实话，MiniMax 这迭代效率着实太高了，追的我测评都有点肝不动了
刚刚，OpenAI CEO 山姆・奥特曼发了一条推文：「从下周开始的接下来一个月，我们将会发布很多与 Codex 相关的激动人心的东西。」他尤其强调了网络安全这个主题。
AI 创业两年，我们在一直思考一个问题：到底 AI 能够给现实生活中的普通人带来什么？ 一方面新概念层出不穷，但大部分概念身边没有几个人能听懂。另一方面，AI 的叙事都在讲替代人工、降本增效——似乎
最近 AI 编程界最火的事情，就是怎么把各种 coding 模型卷到极致了。
在当前的AI Research浪潮中，Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。
随着大模型在单点推理上日益逼近 PhD 水平，Agent 领域迎来了新的分水岭：短程任务表现惊艳，长程任务却显乏力。为精准评估大模型的多模态理解与复杂问题解决能力，红杉中国在两周内连续发布两篇论文，旨在通过构建更科学的评估基准，预判技术演进的未来方向。
