LLM Agent 火了两年了，但业界仍然存在许多非共识。智能体数量卷上去了，概念炒上去了，但质量参差不齐，娱乐向的不好玩，提效向的不好用，具体企业落地更是各种大小问题不断。
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。
Genspark 是啥？我们在去年 6 月就有过介绍，Genspark 是由前百度小度的 CEO 景鲲和 CTO 朱凯华创业做的 Agent 产品，去年刚开始的定位还是 Agent Search Engine，到了今天升级了不少。并且在今年三月，官宣拿到了一亿美金的 A 轮融资。
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。
刚刚，Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频，展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent，并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理，最终完成复杂任务。
什么？！ 用AI Agent搞的小红书账号，竟然14天狂吸5000粉，还开始赚钱了？？？
OpenAI 也开始支持 MCP 了。
