OpenFinClaw 团队把试图填补这层能力断层的系统，称为“金融龙虾”——一只可以 7×24 小时持续运行、替用户完成分析、建模、执行与风控的 AI 基金经理。但在产品定位上，它更接近一个工具提供商，而不是资产管理方：用户资金仍在自己的账户中，系统只负责提供策略生成、执行与风控能力，把原本属于机构的整套工作流，以工具的形式交付给个人。
传统的 AI 购物助手更像是一个任务完成机器：接到指令，搜索，下单。他们或许能跑通流程，却完全无法理解用户为何在最后一刻因为一条关于 “夹耳朵” 的差评而放弃支付。简而言之，传统的电商 Agent 只是任务导向的（task-oriented），而不是模拟导向的（simulation-oriented）。为此，来自亚马逊（Amazon）的研究团队提出了名为 Shop-R1 的训练框架 。
AI Agent世界的npm来了！
在Meta，人从来都不是问题（大不了裁了），能让小扎栽跟头的，还得是“AI”。
3 月 17 日，亚布力论坛年会现场，宇树科技创始人王兴兴被问及中国 AI 进展时，点名表扬了一款国产 AI：「今年一月份字节跳动 Seedance 2.0 视频生成软件，我觉得是全球目前最好的，全球遥遥领先。」
人类创作者与 Agent 是平等的。
Anthropic发布Cowork新功能Dispatch，用手机即可远程指挥Mac上的Claude执行任务。MacStories实测成功率约50%，但AI Agent从「坐在电脑前用」到「随时随地遥控」的关键一步，已经迈出。
如果你最近在关注AI Agent，可能已经被各种“能力展示”刷屏，从自动写代码到全流程办公自动化，几乎每一条都在强调效率与技术跃迁。
大多数人不是不想学习，而是学了留不住、坚持不下去。
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读，原文发布于他的 X（https://x.com/odysseus0z）。
