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最近一段时间，AI 产品的演进路径逐渐收敛到一个方向：如何让个体更高效。从自动写代码的 Devin，到嵌入各类办公软件的 Copilot，这些工具不断刷新个人生产力的上限，让“一个人完成更多事”成为现实，但问题是个体效率提升，并不等于团队效率同步提升。
Salesforce最近在推的Einstein Agent，定位已经从Copilot（副驾驶）转向了真正的Agent（代理）。他们的客户服务Agent可以独立处理客户请求，销售Agent可以自主跟进线索。Google也在Workspace中推出了类似能力，Agent能够独立完成邮件处理、日程安排等任务。这不是个例，而是整个行业都在经历的范式转变。
到2025年末，AI编程已经全面从辅助工具Copilot，转向以AI为主、人类监督的Agent时代。
去年 11 月，M2 系列模型 Coding Plan 国内率先上线。M2 系列模型的编码能力、处理速度，还有对主流编程工具的适配，受到了很多开发者朋友的欢迎，M2.7 也成为了大家首选的编程模型之一。
大家好，我是袋鼠帝。 我用AI编程工具，花了半天时间开发出了这个，信息聚合与灵感管理平台（打破信息差），非常好用～
OpenFinClaw 团队把试图填补这层能力断层的系统，称为“金融龙虾”——一只可以 7×24 小时持续运行、替用户完成分析、建模、执行与风控的 AI 基金经理。但在产品定位上，它更接近一个工具提供商，而不是资产管理方：用户资金仍在自己的账户中，系统只负责提供策略生成、执行与风控能力，把原本属于机构的整套工作流，以工具的形式交付给个人。
谷歌宣布旗下AI设计工具Stitch支持Vibe Design。你都不需要键盘，只需要用嘴就可以vide design出这样婶儿的UI和前端界面：不得不说，谷歌的审美是真的好。Gemini 3生成前端的艺术效果就有口皆碑。
谷歌DeepMind刚刚为Gemini API放了一个大招：内置工具和自定义函数终于可以在同一次调用里混着用了。再加上跨工具的「上下文环流」和Google Maps原生接入，Agent开发的编排噩梦正在终结。
在大模型时代，Tool-Use已经成为智能体能力的核心组成部分。
我们需要的是一个 AI 工具，还是一个 AI 同事？