AI应用股王Palantir在6月举办的7thAIP Conference公布了最新一批Agent用例，Palantir公布Agent新用例，不止于next level｜AIPCon7介绍了3家医疗客户用例，今天介绍的金融Agent，客户实践出来的企业AI落地原则非常有意义。
今年上半年，最吊足胃口和期待的，莫过于 Agent 工具，饼画得都很大：日常中那些烧脑、重复、耗时间的任务，现在似乎只需要动动手指、敲几行 prompt 就能搞定。
LLM 和 agent 最关键的能力之一就是基于 context 来准确完成用户的任务，而最真实、鲜活的 context 往往不在 Google doc 等文档中，而是存在人与人的对话中，纪要就承载着这一类高价值信息。
大模型创业有多火？现在13岁少年都入局了，做的还是今年大热的方向——Agent。
AI Coding 或者 Coding Agent，或许是当下最火热的 AI 赛道。这是模型能力的主线，更强的代码能力，意味着模型能够解锁更多应用场景。
快到7月份了，一年一度，准时准点，让我需要在工作日顶着大太阳，穿梭在各大小区，一天爬五十几层楼梯的固定任务要刷新了：用人话说，租的房子快到期了
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。
您有没有这样的体验？一天的工作里，您可能用GPTo3写了个方案，然后切换到Cursor或者Trae里写代码，接着又打开Notion或者飞书整理文档。每个工具都挺聪明，但它们彼此之间就像生活在平行宇宙——写方案的GPT不知道您后来写了什么代码，写代码的Cursor也不清楚您的整体规划是什么。
近期，人工智能领域对“具身智能”的讨论持续升温——如何让AI不仅能“理解”语言，还能用“手”去感知世界、操作环境、完成任务？相比语言模型的迅猛发展，真正通向Agent的下一步，需要AI具备跨模态感知、动作控制与现实泛化能力。具身智能让AI不仅能“思考”，更能“感知”“行动”。
虚假的商战， 不断发布新的模型保持技术优势； 真实的商战，Anthropic 单方面禁止AI编程编辑器 Windsurf 使用 Claude 模型，订阅用户都跑去隔壁 Cursor 了。
