8月6日，谷歌正式发布编程智能体Jules，摘掉了「测试版」标签。Jules具备异步执行能力，依托Gemini2.5Pro模型，可独立修复Bug、更新代码并深度集成GitHub，大幅提升开发效率。
近半年，Agentic AI 创新步伐明显加快。更强的自主决策、更丰富的多模态融合，以及与外部系统的深度协作，正推动产品加速落地与商业化。
视频Agent生成过程中顶多也就是让我点点选项，或者直接针对某一处不满意的地方用对话形式修改，甚至可能我提了一个意见，直接整个片子都给我换了个不一样的。
2025年被视为 AI Agent元年，各家科技巨头也纷纷出手，谁都不想错失这个火热的赛道。
年初，DeepSeek 前脚带来模型在推理能力上的大幅提升，Manus 后脚就在全球范围内描绘了一幅通用 Agent 的蓝图。新的范本里，Agent 不再止步于答疑解惑的「镶边」角色，开始变得主动，拆解分析需求、调用工具、执行任务，最终解决问题……
刚刚，一篇来自香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构的论文上线了 arXiv，其中提出了一个用于构建和扩展 CUA（使用计算机的智能体）的完全开源的框架。 使用该框架，他们还构建了一个旗舰模型 OpenCUA-32B，其在 OSWorld-Verified 上达到了 34.8% 的成功率，创下了新的开源 SOTA，甚至在这个基准测试中超越了 GPT-4o。
最近 AI 界的大新闻是 GPT-5 和谷歌的世界模型 Genie 3。然而，在无人在意的角落里，微软悄悄把 Edge 进化成了了 AI 浏览器。
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
GUI 智能体正以前所未有的速度崛起，有望彻底改变人机交互的方式。然而，这一领域的进展正面临瓶颈：现有数据集大多聚焦于 10 步以内的短程交互，且仅验证最终结果，无法有效评估和训练智能体在真实世界中的长时程规划与执行能力。
之前在X上看到过一个新加坡版的DeepSeek，叫Agnes AI，主打一站式Agent空间。 但当时我自己搞产品焦头烂额的，随手点开看了看，就放下了。 后来在Product Hunt上又看到这款产品，以及各种海外平台时而刷到。
