2025年末，谷歌通过Kaggle平台，以前所未有的力度，连续推出了两个为期五天的线上强化课程。这不仅仅是两次普通的线上分享，更像是一场由谷歌顶级机器学习（ML）研究员和工程师亲自引领的、深入探索生成式AI及其前沿应用——AI Agents（人工智能代理）的集训。
静态编排 VS 动态编排，谁是多agent系统最优解？通常来说，面对简单问题，采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题，单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题：串行执行效率低：无法同时完成并行的子步骤（如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”）。
近日，有开发者发现，OpenAI 官方在 “openai-agents-js” GitHub 仓库中被提及一个新模型：GPT-5.1 mini 。“显然 GPT-5.1 mini 是真实的……”以下是即将推出的 GPT 模型可能采用的命名规则。
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”（deep search agents），两个实打实的工程痛点，一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考，另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折，研究者直面挑战，从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程，让复杂推理既有用又能跑得起来。
很激动。很激动。今天我想分享一个对 Agent 发展来说可能具有里程碑意义的开源项目：OpenAgents。它的目标简单又大胆：让所有 Agent 能像人类一样联网协作。我第一次看到这个项目时，确实有种这事儿该有人干，但真没人干的感觉。
谷歌云刚发布了一篇《Google Cloud Startup technical guide: Al agents》（Google Cloud 创业公司技术指南：AI 代理）这是一份非常详尽和全面的手册，这篇文档要解决的问题：原型到生产之间最大鸿沟，Agent的非确定性、复杂推理轨迹如何验证、如何部署与运维等。初创公司业务负责人或开发者看完后能获得一个系统性的、
自从 Claude code 上线 sub-agents 后，我一直对其抱很大的期待，每次做 case 都会搭建一支“AI coding 梦之队”。想象中，它们会在主 agent的协调下火力全开， 完成我超级复杂的需求。
Computer use是真正Agents的关键驱动力。它们的有效性取决于两个因素：能够接入多少工具，以及能否在这些工具之间进行推理。Computer use显著拓展了这两方面的能力——既赋予Agents使用任意软件的广度，也提升了它们将一系列动作串联成完整工作流的智能。
AI写论文早就不稀奇了，可如今，它甚至能提出实验方案，设计出能被验证的分子。今年10月，AI将更进一步，走上学术舞台。在一场名为Agents4Science的会议上，它不仅要当第一作者、评审，还要亲自上台报告。这不只是一次会议，更像是一场公开的实验。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
