「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理：依靠纯粹算力的通用方法，最终总能以压倒性优势胜出。」如今，似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。
在传统电商客服体系中，服务流程通常由智能客服系统与人工客服团队协同完成，并衍生出一系列前后端的配套服务。
在拾象团队的 2025 的 AI 关键预测中，我们提到：随着 Agent 时代到来，OS 才是 LLM 厂商们最高的护城河，从 computer use 到 MCP，Anthropic 构建 OS 的决心是 AI labs 中最强、最明显的。
3 月份发布的 Manus，让大众第一次感受到了 Agent 的强大。
知名 AI 工程师、Pleias 的联合创始人 Alexander Doria 最近针对 DeepResearch、Agent 以及 Claude Sonnet 3.7 发表了两篇文章，颇为值得一读，尤其是 Agent 智能体的部分。
在去年的 Sequoia Capital AI Ascent 2024 上，红杉的几位合伙人在活动期间提出观点：“GenAI 在客服领域已经初步找到了 PMF”。时隔一年，在大模型落地的产品形态逐渐从单纯的 ChatBot 进化为 Agent 的当下，企业级 AI 客服将会有更多落地机会和想象空间。
国内首款全流程 AI 互动小说创作工具「谜境 Agent」于近日上线，该工具通过整合剧本生成、美术绘制、交互设计等模块，将传统需要 4-6 个月的开发周期压缩至 10 分钟内完成。
在 ChatGPT 爆火两年多的时间里，大语言模型的上下文窗口长度基准线被拉升，以此为基础所构建的长 CoT 推理、多 Agent 协作等类型的高级应用也逐渐增多。
Manus 爆火出圈，引发 Agent 热潮！从自行理解任务、拆解步骤到选择工具并执行，这需要 Agent 具备强大的复杂工作流编排和任务处理能力，而工作流也是智能体的核心技术之一。
就在刚刚，OpenAI 发布了一系列专为构建 AI Agents 设计的新工具和 API，帮助开发者更容易创建能自动完成任务的 AI Agents（智能体）。
