在 Mac 上追求效率这件事，从来没停过。我们都用过各种工具来提高工作流速度，从早年的 Alfred 到系统内建的 Spotlight，好用是好用，但你总感觉，它们做的事就那么几样，边界很清晰。
45岁的湾区HR，本来拿着7万美元年薪干得顺风顺水，忽然有一天就被优化了；年薪15万美元的全栈工程师，正帮老板优化AI工具呢，忽然就被AI取代了……亚马逊CEO全员信的曝光，再一次证实硅谷AI裁员潮真来了，Dario Amodei的预言，含金量还在上升。
大厂盯上高考志愿，背后是三笔“隐形收益”。 高考已经落幕，另一场决战才刚刚开始——报志愿。
几个月前，我第一次看到 MCP（Model Context Protocol）的官方定义，心里突然有种特别强烈的感觉： 真正的 AI 产品，一定不仅停留在聊天阶段，必须要能够主动地调用工具、完成任务，真正形成功能闭环。
今年上半年，最吊足胃口和期待的，莫过于 Agent 工具，饼画得都很大：日常中那些烧脑、重复、耗时间的任务，现在似乎只需要动动手指、敲几行 prompt 就能搞定。
当 AI 放下海德格尔的锤子时，意味着机器人已经能够熟练使用工具，工具会“隐退”成为本体的延伸，而不再是需要刻意思考的对象。
YC最新路演显示AI创业风向转向垂直细分领域应用，其占比从2023年的19%飙升至40%。技术门槛因AI工具（如氛围编码）普及而降低，单纯技术背景优势减弱，深入理解特定行业痛点成为新壁垒。创业窗口期缩短，轻量级AI原生团队快速落地产品并实现高增长，通过在成熟赛道重塑工作流创造更大商业价值。
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。
您有没有这样的体验？一天的工作里，您可能用GPTo3写了个方案，然后切换到Cursor或者Trae里写代码，接着又打开Notion或者飞书整理文档。每个工具都挺聪明，但它们彼此之间就像生活在平行宇宙——写方案的GPT不知道您后来写了什么代码，写代码的Cursor也不清楚您的整体规划是什么。
今年 5 月，一家名为 FutureHouse 的非营利组织宣布推出一款名为 Robin 的新型人工智能（AI）工具，声称其能够极大加速生物学等领域的科学研究进程，该系统不仅能够自主完成从假设提出、实验设计到数据分析等关键科研环节，更在实际应用中，仅历时约 2.5 个月便成功为干性年龄相关性黄斑变性这一复杂眼疾发现了一种新的潜在治疗药物。
