过去一年，LLM Agent几乎成为所有 AI 研究团队与工业界的共同方向。OpenAI在持续推进更强的推理与工具使用能力，Google DeepMind将推理显式建模为搜索问题，Anthropic则通过规范与自我批判提升模型可靠性。
当AI助手不再「听话」，你以为自己请的是一个「贾维斯」，结果却是一个背后「搞鬼」，有时还会顺手给你的电脑塞木马的「新物种」。
大家好，我是鲁工。 Vibe Coding概念火了之后，顺带在很多领域兴起了Vibe的潮流。比如Vibe PPT、Vibe Video，以及我今天要聊的Vibe Researching。
大家好，我是刀哥。做过大厂研发、做过出海硬件，现在深耕 AI 视频、AI 漫剧。 深耕了几个月，一分钱没赚到，因为时间有限，上架困难，也没有聚焦。。。
大模型的能力正在被不同的范式逐步解锁：In-Context Learning 展示了模型无需微调即可泛化到新任务；Chain-of-Thought 通过引导模型分步推理来提升复杂问题的求解能力；近期，智能体框架则赋予模型调用工具、多轮交互的能力。
为什么在LLM推理能力大幅跃升的2026，我们依然只有AI Copilot而没有AI Teammate？尽管AI编程工具遍地开花，但不管是Claude Code还是Codex，本质上仍是“单Agent开发”或“主从控制”架构。而“AI结对编程”迟迟无法落地？
为什么程序员早就有了 Cursor 这种能主动干活的神仙工具，而我们 Office 打工人还在被各种“辅助插件”折磨？
Flora——这款被阿里巴巴、Brex、创意机构五角设计联盟以及娱乐公司狮门影业的设计师广泛使用的设计工具，近日达成了一项新里程碑。这家初创公司于周二宣布，已获得由红点创投领投的 4200 万美元 A 轮融资。
2026 刚开年，Anthropic 就用 Claude Cowork 开启了 AI 行业新的创业热点。
随着大模型能力的跃迁，业界关注点正在从 “模型能不能做” 快速转向 “智能体能不能落地”。过去一年可以看到大量工作在提升智能体的有效性（effectiveness）：如何让它更聪明、更稳、更会用工具、更能完成复杂任务。
