写代码的规则，正在被悄悄改写！不再是「人+AI一起盯屏幕」，而是一次性放出十几个任务，让代理们各自跑。真正的门槛，也不再是你能写多少行代码，而是你能不能写清楚需求、明确地拆分任务、快速浏览结果。
结合现在已经非常成熟 CLI、IDE 工具等的辅助，采用编码智能体进行开发工作已经成为了一种常态，甚至成为了一种新的生活方式。不仅仅是程序员，产品类、设计类岗位的从业人员都已广泛采用 AI 编码智能体辅助工作，AI 生成的代码比例越来越高。
来自 UIUC 与 Salesforce 的研究团队提出了一套系统化方案：UserBench —— 首次将 “用户特性” 制度化，构建交互评测环境，用于专门检验大模型是否真正 “懂人”；UserRL —— 在 UserBench 及其他标准化 Gym 环境之上，搭建统一的用户交互强化学习框架，并系统探索以用户为驱动的奖励建模。
斯坦福大学研究人员提出了Paper2Agent，将静态论文转化为可交互的AI智能体，让学术成果可以直接被「调用」，为科研知识传播开辟了新模式，并为构建AI共研生态奠定基础。
近日，DeepMind 最新推出了一种全新的用于代码安全的 AI Agent—CodeMender，它使用 Gemini Deep Think 自动修补关键软件漏洞。它会检查补丁是否正确、是否能够修复根本原因，并且不会引起其他任何破坏。这确保只有高质量的解决方案才会被发送给人工审核。
OpenAI 2025开发者日上，全场座无虚席。奥特曼重磅官宣四大更新：首发Apps SDK要把ChatGPT打造为「操作系统终极入口」，一键拖拽构建智能体AgentKit，无代码Codex开发，以及Sora 2等三大API登场。OpenAI的野心，彻底藏不住了。
在 AI Agent 应用浪潮中，一个来自新加坡的新名字——Agnes AI，正以一种特别的方式进入我们的视野。一方面，是其宣布的惊人增长：不到三个月，DAU 突破十万；另一方面，却是市场声量相对的沉寂。
Agent（智能体）是最近一段时间的人工智能热点之一，将大语言模型的能力与工具调用、环境交互和自主规划结合起来，使其能够像虚拟助理一样完成复杂任务。 其中「计算机使用智能
只让机器人或虚拟智能体「想象」，不让它们和物理世界交互，它们也能学到和世界交互的技能？谷歌的世界模型 Dreamer 4 为这一想法提供了新的支撑。为了在具身环境中解决复杂任务，智能体需要深入理解世界并选择成功的行动。世界模型通过学习从智能体（如机器人或电子游戏玩家）的视角预测潜在行动的未来结果，为实现这一目标提供了一种有前景的方法。
近日，全球权威咨询机构IDC发布《IDC MarketScape: 中国工业大模型及智能体解决方案 2025年厂商评估》。报告选取了中国市场18家工业大模型及智能体解决方案的典型服务商进行重点研究，从现有能力和未来战略两个层面对厂商进行评估，为工业企业选择大模型、智能体服务提供了参考。
