
AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战
AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战进入 2025 年,GUI Agent 赛道热度逐渐抬升 —— OpenAI 推出 Operator 并发布了 ChatGPT Agent,字节则发布了 UI-TARS-1.5 定位 GUI 开源方案。但大多数产品依然依赖本地执行,难以 24h 稳定运行。
进入 2025 年,GUI Agent 赛道热度逐渐抬升 —— OpenAI 推出 Operator 并发布了 ChatGPT Agent,字节则发布了 UI-TARS-1.5 定位 GUI 开源方案。但大多数产品依然依赖本地执行,难以 24h 稳定运行。
AI Agent正在被要求处理越来越多复杂的任务。 但当它要不停地查资料、跳页面、筛选信息时,显存狂飙、算力吃紧的问题就来了。
大模型与多模态之间的关系,可以理解为大模型就像是人脑中的‘前额叶’,主要负责高级认知功能,但只有前额叶的大脑是无法处理复杂任务的,这就需要多个不同模型之间互相协调,从单纯的“前额叶”走向“完整的大脑”,从而处理更加复杂的现实任务。
RoboNeo 拿下百万 MAU 后,美图财报依旧强势。7 月中旬,美图上线了面向影像领域的 AI Agent RoboNeo,并靠“emoji 小人”的社媒风潮获取了第一批用户,上线一个月左右的时间,已拿下 100W 左右的 MAU。美图又以极快的速度,推火了一款新产品。在 AI 时代,聚焦影像的美图,有点乘风起的意味,如其昨天发布的半年报。
京东云于今年 7 月正式开源了JoyAgent‑JDGenie,这是业内首个“完整产品级”通用多智能体系统——覆盖前端/后端/智能体框架/执行引擎以及众多子 Agent(如报告、代码、PPT 智能体);在权威 GAIA 基准测试中取得 75.15% 整体准确率,,显著超越 OWL、OpenManus 等同类开源产品。
早在"AI Agent"这一术语出现之前,安娜·摩纳哥(Anna Monaco)就已经开始构建 AI Agent系统。在开发了众多聊天机器人后,她开始寻找更适合 AI Agent的其他交互界面,最终将目光锁定在了电子表格上。
AI Agent正陷入一个矛盾的处境:技术突飞猛进,应用却支离破碎。
作为大家的测评博主,我最近发现一个巨有意思的现象: 现在市面上大部分评估 Agent 的基准测试,倾向于考核“单项技能”,而非“综合任务”。比如,你让 AI 点份外卖,它能完成;但如果要求它策划一场涵盖预算、选址、菜单、宾客邀请与流程安排的晚宴,它很可能就原地就 G 了。
由中国人工智能学会主办的2025第三届全国人工智能应用场景创新挑战赛AI Agent全球专项赛启动仪式在香港科技大学(广州)举办。这场被业界誉为“AI Agent 元年英雄时代开幕盛典”的盛会,以吴恩达、 尤肖虎、周鸿祎、杨宁、朱啸虎、徐飚、缪玉峰 七位全球各自领域领袖对大赛的祝福视频震撼开场,为大赛全球参赛团队注入强心剂!
真正的 AI 系统不是一个 Chat 窗口,而是一个智能的工作现场。 工具越多,效率反而越低?一项来自《哈佛商业评论》的调查显示,员工每天平均切换应用程序超过 1200 次,一年下来累计浪费的时间高达 5 个完整工作周,占全年总工作时间的 9%。