四个月前 Kimi 发布了 K2 模型，凭借优秀的质量以及先进的架构优化，一举打破了持续了几个月关于月之暗面的质疑。 我当时也写了两篇测评《Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Cla
“用户”这个身份从人类转移到了Agent本身。换句话说，现在真正写代码的“程序员”，已经不再是人类，而是AI。
美国人工智能初创企业Perplexity宣布推出世界首个AI专利智能体（agent）——Perplexity Patents。Perplexity表示，其目标是带来人人可用的专利智能体，让知识产权情报触手可及。其瞄准的正是专利情报分析的行业痛点：长期以来，工程师、研究人员、专利从业者和企业领导者在进行专利检索时，往往需要结合关键词组合和对专利晦涩行文的掌握，才能获得全面的研究结果。
AI看视频也能划重点了！
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”）。
当前机器人领域，基础模型主要基于「视觉-语言预训练」，这样可将现有大型多模态模型的语义泛化优势迁移过来。但是，机器人的智能确实能随着算力和数据的增加而持续提升吗？我们能预测这种提升吗？
今天翻 GitHub Trending 的时候，看到一个不怎么眼熟的项目占据榜单第一。 仔细一看，是个多 Agent 舆情分析助手，名字叫「微舆 BettaFish」。再往下拉，发现它 star 已经过万了，而且还是最近十几天突然暴涨。
这篇论文提出了一种颠覆性的协作模式，即通过强化学习训练一个“小模型”作为智能代理（Agent），让它自动学会如何写出完美的Prompt，一步步引导任何一个“大模型”完成复杂推理，实现了真正的“AI指挥AI”。
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，在这一年里，以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是：AI 正在走向产业级价值的系统性兑现。
