在软件领域，Vibe Coding的核心在于：让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写，把体力活交给 AI，从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是效率 + 创意的双重突破。
能自动操作手机、电脑的智能体新SOTA来了。 通义实验室推出Mobile-Agent-v3智能体框架，在手机端和电脑端的多个核心榜单上均取得开源最佳。
每个快速发展的公司都逃不开合规噩梦，繁琐、耗时、烧钱。两个MIT辍学生用AI智能体向这个痛点宣战，不仅解放了无数打工人，更让顶级资本心甘情愿地送上支票。
姚班、伯克利、OpenAI、清华……年仅 30 多岁的吴翼身上已经聚集了众多亮眼的标签。
LangChain 发布了 Open SWE，这是一个完全开源的异步编码智能体，旨在在云端运行并处理复杂的软件开发任务。公司表示，Open SWE 代表了从实时“副驾驶”助手向更自主、长期运行的智能体的转变，这些智能体可以直接集成到开发人员现有的工作流程中。
近期多项研究 [1-2] 表明，即使是经过安全对齐的大语言模型，也可能在正常开发场景中无意间生成存在漏洞的代码，为后续被利用埋下隐患；而在恶意用户手中，这类模型还能显著加速恶意软件的构建与迭代，降低攻击门槛、缩短开发周期。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
当我看到TinyFish刚刚完成4700万美元A轮融资的消息时，我意识到这不仅是一轮融资，而是一个全新时代的开始——企业级Web Agent时代。我一直在思考AI agent的商业化应用，但TinyFish的方法让我看到了一个更加现实且具有颠覆性的方向：让AI agent不是简单地模拟人类浏览网页，而是以企业级的规模、可靠性和合规性要求来执行复杂的业务工作流程。
AI 同事、AI 数字员工的呼声越来越高，但至今仍没看到很好的落地。这其中的难点和瓶颈到底在哪里？ AI 数字员工，真的是一个值得追求的目标吗？
大模型再强，也躲不过上下文限制的「蕉绿」！MIT等团队推出的一套组合拳——TIM和TIMRUN，轻松突破token天花板，让8b小模型也能实现大杀四方。
