Agent Infra是AI时代的新热点，涉及为Agent重建基础设施以适应其与人类的根本差异，包括交互方式、学习模式、责任界定等。核心是创建安全环境如E2B沙盒和Browserbase浏览器工具，支持Agent反馈循环和多任务协作，预计Browser Use市场将大幅增长，开发者需聚焦差异场景提升价值。
在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，
最近，Kimi Researcher（深度研究）开启内测。根据官方介绍，其定位并非一个简单的“搜索工具”，而是一个能够生成带引用来源的深度研究报告的AI Agent。
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
6 月 27 日，腾讯混元宣布开源首个混合推理 MoE 模型 Hunyuan-A13B，总参数 80B，激活参数仅 13B，效果比肩同等架构领先开源模型，但是推理速度更快，性价比更高。模型已经在 Github 和 Huggingface 等开源社区上线，同时模型 API 也在腾讯云官网正式上线，支持快速接入部署。
随着大模型能力的突破，“可调用工具的智能体”已经迅速从实验室概念走向应用落地，成为继大模型之后的又一爆发点。
我想问您一个问题：上次为了让AI代理调用某个第三方API，您花了多长时间写包装代码？一天？三天？还是一周？不过现在，Brandeis大学的研究者们带来了一个让人眼前一亮的解决方案——Doc2Agent，它能从API文档直接生成可执行，MCP可调用的Python工具，而且成功率还挺不错。
Agent 成为新一轮创新叙事的中心坐标。在技术边界不断推进的同时，一个显著的变化也在悄然发生：AI 创业从「拼技术」进入到「拼交付」时代。
2025年已成为名副其实的Agent元年。 不论是Operator、Manus、Genspark等爆款Agent的相继出现，还是各大厂商陆续发布MCP协议支持，种种迹象都在印证着AI Agent正经历从“玩具”到“工具”的关键转折。
Agentless+开源模型，也能高质量完成仓库级代码修复任务，效果媲美业界 SOTA 。
