一线工程师构建12个生产级AI Agent系统后指出，AI Agent热潮的数学限制如错误累积和高成本导致全自主系统不可行；实际可行方案需结合边界清晰任务、人工决策和传统工程支撑；预测全自动初创公司将失败，领域专用工具将主导市场。
当AI从单一模型迈向多智能体协同的时代，一场以「人机共生、生态自治」为核心的经济革命正悄然兴起。一起深入揭秘，Agent工厂与Agent市场如何成为这场变革的双引擎。
庸笔下的乔峰，在聚贤庄单挑群雄时，用一套人人会使的「太祖长拳」，打出了震慑全场的必杀效果。这门功夫看似平平无奇，却因使用者内力深厚、大巧不工，而威力无穷。
多模态大模型 (MLLM) 驱动的 OS 智能体在单屏动作落实（如 ScreenSpot）、短链操作任务（如 AndroidControl）上展现出突出的表现，标志着端侧任务自动化的初步成熟。
一觉醒来发现扣子直接开源了！以后本地部署一个扣子不再是梦！而且采用的是 Apache 2.0 许可证，支持商用！这次开源的是扣子两大核心业务：Coze Studio（扣子开发平台）和 Coze Loop（扣子罗盘）。
那是 1964 年，德国南部的小城爱尔兰根，阳光洒落在西门子数据中心的窗格上，一台名为 Zuse Graphomat Z64 的绘图仪静静运转着。 它并不懂何为艺术，却在工业数学家 Georg Nees 的指令下，画出了世界上最早一批由计算机生成的图像。
近日，来自 OPPO、耶鲁大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校、北卡罗来纳大学教堂山分校等多家机构的研究团队联合发布了 Agent KB 框架。这项工作通过构建一个经验池并且通过两阶段的检索机制实现了 AI Agent 之间的有效经验共享。Agent KB 通过层级化的经验检索，让智能体能够从其他任务的成功经验中学习，显著提升了复杂推理和问题解决能力。
今天带来 Myshell ShellAgent 2.0 的测试和介绍。 发现 Myshell 上了一个 ShellAgent 2.0 的能力，只需要提示词就能生成一个 Agent 应用。他们这个有意思的点是，没有复杂的前端页面都会在一个 Chatbot 里构建类似的交互，这就摆脱了构建前端的复杂流程降低了错误率，Agent 只需要管理工具之间的交互就可以。
你有没有想过，为什么那些看起来无所不能的 AI agent，在真实工作环境中却总是显得如此笨拙？我们花费数百小时调试提示词、完善指令，但这些智能系统依然无法像人类员工那样从经验中学习和成长。它们不会从错误中汲取教训，也不会在重复性任务中变得更加熟练。这个根本性问题，正是 Composio 刚刚完成 2500 万美元 A 轮融资要解决的核心挑战。
硅谷 AI 投资人 Elad Gil 昨天发布了自己对 AI 领域投资的总结回顾与预测。在他看来，过去四年 AI 经历了从 “技术迷雾”到“商业马拉松” 的变化：随着模型能力的不断提升，过去 12 个月里一系列 AI 应用落地的细分场景在得到验证，头部公司浮现，一定程度上，未来 1-2 年的市场格局初定，AI 应用层正进入收敛周期：
