作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
Voyage AI Vet（以下简称 Voyage），一款「口袋兽医」的AI应用最近引起了我们的注意。不同于市面上那些套壳 ChatGPT 的聊天工具，Voyage 真的想用 AI 重塑宠物医疗。带着「给自家主子找个 24 小时私人医生」的期待，我们深度体验了这款产品。这一次，AI 带来的不是噱头，而是实打实的安全感。
导语 AI做短视频早已普及，但用AI生成精品短剧却门槛极高：一个2-3分钟的成片需要3-5天制作，调用七八种AI工具，每种工具都需要创作者几十小时的学习时间，还需要依赖创作者自身强大的叙事技巧和美术功
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
这是一款由在校生团队打造的通用学习智能体：可以深度解题、拆开讲清抽象概念，又能从上百页课件、文献里提炼出 cheatsheet、闪卡和练习题，还会记住每个用户的学习方式，像一个长期陪伴在身边的私人老师。
真人外教会累、会忘、会不稳定，无法实现「千人千面」的颗粒度。这是 AI Agent 的机会。
「大家严重低估了 Voice 作为 AI 交互界面的潜力。」
Claude 近期发布的 Skills 功能很火，不少开发者都在尝试、试用。
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
