LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示，准确率会随着上下文长度显著下降，那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢？
正如「Manus」的名字寓意，它在拉丁文里象征着「手」。也就是说，知识不仅要在脑子里，还要能用手执行。这正是 Agent 和 AI Bot（聊天机器人）产品的本质进阶。
技术上，从传统的关键词检索，到RAG，大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景，产生更大的价值。不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问，
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用，这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景，而不仅仅是回答事实性问题。比如：
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力，多代理系统（Multi-Agent Systems，MAS）的发展也出现了前所未有的机遇。然而，随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统，一个核心问题日益凸显：如何在保持系统灵活性的同时，降低开发和维护的复杂度？
今年在巴塞罗那的 MWC 上，有一家运营商宣布与顶级 AI 公司合作打造智能手机。而现在，德国电信Deutsche Telekom（DT）宣布正在构建一款“AI Phone”。这是一款与 Perplexity 以及 Picsart 等公司紧密合作打造的低成本手机，同时推出了一款名为“Magenta AI”的新 AI 助手应用。
面向复杂PC任务的多模态智能体框架PC-Agent，来自阿里通义实验室。
风险投资行业中，古典 VC 在科技创新浪潮中捕捉机会追求胜率，讲究品牌效应、二八原则和师徒传承。过去几年，VC 行业集体丧失贝塔，无法抓住阿尔法的 VC 已经被汰换，传统 VC 模式的弊端也逐渐暴露。VC 模式的换代迎来了 Deepseek 时刻。
Web Agent是这样一种特殊的智能体：它借助AI自动控制你的浏览器，并完成你“交代”的任务。比如帮你挑选一部最新的iPhone或者到旅行网站预订机票。这样的智能数字助手，无论是对生活还是工作，未来无疑都具有重大的意义。当前有大量的研究正针对这种Agent展开，本文就来聊聊其最新进展及DeepSeek的应用。
在实际应用中，我们常常需要模型输出具有严格结构的数据，比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
