在最新的 LangChain Interrupt 峰会上，AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。
随着基础模型的快速发展和 AI Agent 进入规模化应用阶段，被广泛使用的基准测试（Benchmark）却面临一个日益尖锐的问题：想要真实地反映 AI 的客观能力正变得越来越困难。
微软Build 2025全面转向AI Agent，整合OpenAI及xAI模型
Hi，我是银海。 你身边的AI产品经理，陪你解决每一个真实问题。 刚刚，前阵子很火的 AI Agent 概念工具 Manus，刚刚终于开放了全面注册。
E2B 的愿景很大，CEO 的目标是成为 AI Agent 时代的 AWS，成为一个自动化的 infra 平台，未来可以提供 GPU 支持，满足更复杂的数据分析、小模型训练、游戏生成等需求，并可以托管 agent 构建的应用，覆盖 agent 从开发到部署的完整生命周期。
近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
经历了 2025 年初 DeepSeek、Manus 们的冲击，大厂正在重新明确自己下一步的战略。
浏览器的使用者正在逐渐从人类用户转移到 AI Agent，Agent 与互联网环境互动的底层设施也因此正在变得越来越重要。传统浏览器无法满足 AI Agent 自动化抓取、交互和实时数据处理的需求。Browserbase 的创始人 Paul Klein 早在 23 年底就敏锐地洞察到 AI Agent 亟需一个全新的交互载体——一个“为 AI 而生”的云端浏览器。
是的，Rabbit，那个一度声名鹊起的第一代 AI 硬件公司，下场做 AI Agent 了。
Agentic AI 的 3 要素是：tool use，memory 和 context，围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
