构建有价值的AI Agent需审慎选择场景，避免滥用。应用前需评估任务复杂性、价值是否匹配成本、模型核心能力有无硬伤及出错风险容忍度。开发时坚持极简原则，聚焦环境、工具集、系统提示三大核心要素。优化调试的关键在于理解Agent有限上下文视角，模拟其受限决策状态。
Louis Amira，Stripe 前加密货币与 AI 合作伙伴关系负责人，和 David Noël-Romas，Stripe 前加密货币工程负责人，刚刚为他们的新创公司 Circuit & Chisel 筹集了 1920 万美元。他们的第一个产品是 ATXP 协议，Louis 将其描述为"AI agent 支付领域的 HTTP"。
Lessie 的定位简单直接：People Search AI Agent。一句话描述它的能力：帮你从互联网与数据库里快速找到任何人，并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求，Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
在 AI 技术浪潮狂飙的 2025 年，市场的聚光灯无疑主要打在了 AI Agent 这位年度主角身上，它所预示的自动化与智能交互的未来，吸引了绝大部分的目光与资本。
直到最近，我发现有两个年轻女孩正在用她们的方式重新定义这个过程。Phoebe Gates和Sophia Kianni，一个是比尔·盖茨的女儿，另一个是联合国最年轻的顾问之一。她们在斯坦福大学的宿舍里开始了一场购物革命，创立了Phia——一个能让购物变得更智能的AI agent。
2025 年是 AI Agent 的元年时刻——这句话最近频繁出现在各种报道中。我也认同。但我觉得元年的意义，不是一个新概念的诞生，而应该是价值兑现。也就是说，AI Agent 不再只是技术演示，而是成为提升生产力、改变工作方式的实用工具。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
AI Agent是否正在催生一个全新的经济层？谷歌DeepMind和多伦多大学联合表示：是的。在这里，智能体能够以超出人类直接监管的规模和速度进行交易与协作。
