你有没有想过，AI助手的终极形态应该是什么样的？是更聪明的聊天机器人，还是能真正帮你完成复杂工作的数字员工？今天，当我体验了Kimi刚刚发布的"OK Computer" Agent模式后，我突然意识到：AI行业可能正在经历一次根本性的范式转变——从"回答问题"到"完成任务"。
医学研究迎来“零人工”时代了？！清华大学自动化系索津莉课题组，发布首个专为医疗信息学设计的全自主AI研究框架——OpenLens AI。首次实现从文献挖掘→实验设计→数据分析→代码生成→可投稿论文的全链条自动化闭环。
今天，月之暗面正式发布全新 Agent，产品名别具一格：「OK Computer」。在大模型厂商进入战略对决关键时刻，这声“OK”，到底 O 不 OK？
手机PC等终端芯片，在Agent变革面前也要被重塑了。面向PC，高通首次推出专为超高端PC打造的骁龙X2 Elite Extreme，目标是“轻松驾驭智能体AI体验”；
对于提升AI能主动发现问题、提出假设、调用工具并执行解决方案，在真实环境里闭环工作，而不只是在对话里“想”的智能体能力（Agency）。在这篇论文之前的传统方法认为，需要遵循传统语言模型的“规模法则”（Scaling Laws）才能实现，即投入更多的数据就能获得更好的性能。
在AI快速迭代的浪潮下，搜索正在经历一场前所未有的重构。秘塔AI最新推出的「Agentic Search」模式，不再停留于「问什么答什么」，而是「边想边搜边做」。
浙江大学与通义实验室Mobile-Agent团队在UI-R1的基础上，推出全新研究成果——UI-S1，提出了一种名为半在线强化学习（Semi-online Reinforcement Learning）的创新训练范式。
作为华为服务金融客户的窗口，华为数字金融军团不仅在全联接大会上回顾了过往案例，更重点推出了应对 AI 落地挑战的 FAB（FinAgent Booster）金融智能体加速器。帮助客户快速建立自己的 Agent 能力，缩短开发周期，让 AI 加速融入业务流程。
谷歌云刚发布了一篇《Google Cloud Startup technical guide: Al agents》（Google Cloud 创业公司技术指南：AI 代理）这是一份非常详尽和全面的手册，这篇文档要解决的问题：原型到生产之间最大鸿沟，Agent的非确定性、复杂推理轨迹如何验证、如何部署与运维等。初创公司业务负责人或开发者看完后能获得一个系统性的、
2025 年是 AI Agent 的元年时刻——这句话最近频繁出现在各种报道中。我也认同。但我觉得元年的意义，不是一个新概念的诞生，而应该是价值兑现。也就是说，AI Agent 不再只是技术演示，而是成为提升生产力、改变工作方式的实用工具。
