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。
你见过5个人的团队在12个月内做到700万美元年收入的奇迹吗？更疯狂的是，他们没有拿一分钱传统VC融资，却在AI视频生成领域与Google这样的巨头正面竞争。这就是法国创业公司Arcads.ai的真实故事。当所有人都在讨论如何让AI看起来更像人类时，他们的最佳广告却以"我是AI生成的"开头，转化率比任何其他创意都要高。
最近，a16z的合伙人们发布了一篇深度分析文章，系统梳理了Computer Use（计算机使用）技术的发展现状和未来前景。他们认为，这项技术正在将AI agent从概念推向现实，让AI真正具备了处理端到端数字工作流的能力。
近日，上海交大和上海人工智能实验室的研究发现，AI 的风险正从个体失控转向群体性的恶意共谋（Collusion）——即多个智能体秘密协同以达成有害目标。Agent 不仅可以像人类团队一样协作，甚至在某些情况下，还会展现出比人类更高效、更隐蔽的「团伙作案」能力。
