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分布式系统的 “圣杯”—— 共识协议（Consensus Protocols），长久以来都是顶级基础设施工程师的 “Bug 地狱”。由于其状态极其复杂、多节点交织，传统测试和单体 LLM 对硬核的 Deep Bug（深层逻辑漏洞）几乎束手无策。
针对这一问题，上海人工智能实验室、复旦大学、上海交通大学团队提出了Thoth：一个面向生物实验protocol生成的科学推理模型。一句话概括：Thoth不是让模型“写得像protocol”，而是让模型按照实验逻辑，生成可解析、可评估、可执行的protocol。
2026年再看Agent，一个越来越难回避的事实是：能力正在从模型里流到模型外。真正决定系统上限的，不再只是参数、Prompt和tool calling，而是记忆、技能、协议以及统摄这一切的harness。
作为母公司 FansAI 发布的全球首个开放世界互动视频平台，Roto 背后的团队均来自硅谷大厂与国内顶尖科技公司，试图构建一个介于游戏与影视之间的新物种。
近日，专注于研发物质世界基座模型的公司超越对称（上海）技术有限公司（超对称）发布了新版基座模型 BigBang-Proton，成功实现多个真实世界的专业学科问题与 LLM 的统一预训练和推理，挑战了 Sam Altman 和主流的 AGI 技术路线。
一个崭新的战场——AI支付又慢慢浮出水面。Stripe宣布将推出自己的支付L1，Tempo，Paypal宣布投资了Kite.AI，而就在前几天，Google宣布将推出自己的开源支付协议Agent Payments Protocol(AP2, 智能体支付协议），并将于Coinbase之前推出的X402一起合作，将X402整合到Google自己开发的A2A框架中去。
近日，Agent 领域再次传来新进展，谷歌宣布推出 Agent 支付协议 ——AP2（Agent Payments Protocol ），这是一种开放的共享协议，为 Agent 和商家之间安全合规的交易提供通用语言。
几个月前，我第一次看到 MCP（Model Context Protocol）的官方定义，心里突然有种特别强烈的感觉： 真正的 AI 产品，一定不仅停留在聊天阶段，必须要能够主动地调用工具、完成任务，真正形成功能闭环。
本文内容整理自 ProtonBase CEO 王绍翾在 AICon 的主题演讲《Data Warebase: Instant Ingest-Transform-Explore-Retrieve for AI Applications》。
终于到了适合跟大家介绍大模型的万能接口 MCP（Model Context Protocol）的时候了！