近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
编辑｜张倩、陈陈 当智能体（Agent）开始深度介入人类世界，关于豆包 AI 手机的讨论可能只是个开始。 在此之前，手机、电脑软件都是给人用的 —— 人负责一步步操作，系统负责把信息存好、算好。但现在
在硅谷，一场关于企业形态的深刻变革正在悄然发生。主角不再是传统的软件或SaaS，而是AI智能体的工作价值。它们正从“听指令的工具”进化为“能自主干活的同事”，推动着“前沿企业”的崛起。
Agent 的状态数据分两种：会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
随着全球 AI 智能体竞争升温，Manus 年收入突破 1 亿美元里程碑
毋庸置疑！2025年title属于「Agent元年」。
在多智能体系统的想象中，我们常常看到这样一幅图景： 多个 AI 智能体分工协作、彼此配合，像一个高效团队一样攻克复杂任务，展现出超越单体智能的 “集体智慧”。
为什么Agent在演示时无所不能，到了实际场景却频频拉胯？
长期以来，具身智能系统主要依赖「感知 - 行动」的反应式回路，缺乏对未来的预测能力。而世界模型的引入，让智能体拥有了「想象」未来的能力。
Anthropic让Claude独立经营小卖部，没想到全球顶尖的智能体，在实验中不仅免费送PS5和各种商品，连小卖部的AI「老板」也被一张伪造的PDF文件「骗」下了台。在人类面前，再顶级的大模型仍显得过于「天真」和「单纯」，很容易就被套路和操纵。
