当前，AI 领域呈现出一种近乎“追星式”的热情氛围，每当有新的东西发布，便迅速引发广泛关注与高度评价，仿佛技术变革即将一触即发。同时大家情绪也波动剧烈，从“危机论”到“爆发论”频繁切换。OpenAI 最近出的《A Practical guide to building AI agents》的指南，就是他们最近捧上天的“神作”。它直接被捧成了“圣经”，一时间风头无两。
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。
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。
去年 Anthropic 发布 Computer Use 的时候，引发了一次大家对 AI agent 的想象。
PaperBench 是一个由 OpenAI 开发的基准测试，旨在评估 AI Agent 复现尖端 AI 研究的能 力。它专注于测试 AI 是否能理解研究论文、独立开发代码并执行实验以复现研究结果。
随着 AI Agent 元年的到来，一个新的趋势正在兴起：初创公司提供工具，帮助雇主打造一支机器人队伍。
