京东云于今年 7 月正式开源了JoyAgent‑JDGenie，这是业内首个“完整产品级”通用多智能体系统——覆盖前端／后端／智能体框架／执行引擎以及众多子 Agent（如报告、代码、PPT 智能体）；在权威 GAIA 基准测试中取得 75.15% 整体准确率，，显著超越 OWL、OpenManus 等同类开源产品。
让我们先回想一下你手机里的那些 App。 它们要么是效率工具，要么是娱乐平台。 你用它们打卡、下单、刷视频，但你从没想过和它们“交个朋友”。
早在"AI Agent"这一术语出现之前，安娜·摩纳哥（Anna Monaco）就已经开始构建 AI Agent系统。在开发了众多聊天机器人后，她开始寻找更适合 AI Agent的其他交互界面，最终将目光锁定在了电子表格上。
AI Agent正陷入一个矛盾的处境：技术突飞猛进，应用却支离破碎。
作为大家的测评博主，我最近发现一个巨有意思的现象： 现在市面上大部分评估 Agent 的基准测试，倾向于考核“单项技能”，而非“综合任务”。比如，你让 AI 点份外卖，它能完成；但如果要求它策划一场涵盖预算、选址、菜单、宾客邀请与流程安排的晚宴，它很可能就原地就 G 了。
100+AI专家Agent天团同时开工，分分钟并行拿下5、6个复杂任务。 “AI智囊团”现在都进化到这种程度了？
大模型OUT，小模型才是智能体的未来！ 这可不是标题党，而是英伟达最新论文观点： 在Agent任务中，大语言模型经常处理重复、专业化的子任务，这让它们消耗大量计算资源，且成本高、效率低、灵活性差。
字节Seed发布全新多模态智能体框架——M3-Agent。 像人类一样能听会看、具备长期记忆，并且免费开源！？
鲨疯了！一周连发六款模型。火力全开的昆仑万维，正在把多模态AI卷到新高度。8月11日~15日，这家公司天天都有新模型掉落，覆盖的还都是视频生成、世界模型、统一多模态、智能体以及AI音乐创作这些大热门，几乎每一个都是多模态AI应用的核心场景。
真正的 AI 系统不是一个 Chat 窗口，而是一个智能的工作现场。 工具越多，效率反而越低？一项来自《哈佛商业评论》的调查显示，员工每天平均切换应用程序超过 1200 次，一年下来累计浪费的时间高达 5 个完整工作周，占全年总工作时间的 9%。
