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。
如果要评选出 2025 年暑期乃至 25 全年最受欢迎的 Agent 项目，Aivilization 毫无疑问会获奖。
打开手机，让 AI Agent 自动帮你完成订外卖、订酒店、网上购物的琐碎任务，这正成为智能手机交互的新范式。
逛 GitHub 的时候，发现了一个叫 AiPyapp 的开源项目。
你有没有想过，网站的时代真的结束了？我们正在目睹一场静悄悄的革命：AI agent 正在重新定义内容发现的游戏规则，而大多数企业甚至还没意识到自己的网站内容已经对AI"隐形"了。这不是什么遥远的未来预测，而是正在发生的现实。
虽然大家都期待未来的 Agent 能够真正端到端完成所有任务，并且在出错时也知道如何重新开始，但目前 AI 还没有达到这种能力。
用 AI 学语言，正成为越来越多人的选择。我们习惯于在手机里下一个 Duolingo 或 Babbel，利用碎片时间打卡闯关，仿佛离「掌握一门外语」的目标又近了一步。
AI 硬件，已经成为大模型之后，又一个令人兴奋的领域。 正如 AI Agent 从通用开始走向垂直，AI 硬件，也已经逐渐分化到「陪伴」、「工作」等各个垂直领域。
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
