这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
近期，AI营销公司橙果视界（PhotoG母公司）宣布完成数千万元新一轮融资，由云天使基金领投，力合创投和金沙江联合资本跟投。本轮融资将用于进一步扩大行业数据规模，推进垂直行业后训练模型迭代，进一步加快全链路营销智能体在多行业的业务落地，持续探索能感知、决策、创造并执行的商业大脑。
当前基于大语言模型（LLM）的智能体构建通过推动自主科学研究推动 AI4S 迅猛发展，催生一系列科研智能体的构建与应用。然而人工智能与自然科学研究之间认知论与方法论的偏差，对科研智能体系统的设计、训练以及验证产生着较大阻碍。
最新开源多模态智能体，能自动操作手机、电脑、浏览器的那种！开源评测榜单和中文场景交互成绩全面提升。
你有没有想过，AI 不仅能记住过去的一切，还能预见未知的未来？
你或许也有过这样的猜想，如何让AI智能体（Agent）变得更聪明、更能干，同时又不用烧掉堆积如山的算力去反复微调模型？
我们也看过各种 AI Coding 领域的评测，发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核，却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目，已难以衡量 Code Agent 的实际效果。
人多，好办事。agent多，照样好办事！ 在最新的Andrew’s Letters中，吴恩达老师就指出： 并行智能体正在成为提升AI能力的新方向。
我们每天都在用语音交流，从早上叫醒Siri到晚上和家人通话，语音似乎是人类最直观的交流方式。但当我们试图让机器也用这种方式与我们互动时，却发现背后隐藏着巨大的技术挑战。
