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。
回溯TOB工具与数据库领域的发展历程，从早期依赖代码开发的传统数据库，到Airtable开启的表格式数据库新赛道，再到Notion等工具推动的 “无代码” 协作浪潮，每一次技术迭代都在降低企业数据管理的门槛。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
在AI办公工具的新浪潮中，一个新的概念正迅速走向舞台中央——Agentic生产率。这已不再是单纯的自动化工具，而是AI以“工作伙伴”的身份深度嵌入日常流程，从撰写邮件到制作表格，从生成PPT到整理会议纪要，全方位提升效率。
Notion 应该是传统互联网工具产品 AI 转型最成功的一个。昨晚，他们更新了 Notion 3.0，现在的 Notion 可以看作一个你有所有上下文的通用 Agent 产品，而且你可以在这里用所有顶尖模型完成任务。
近日，Agent 领域再次传来新进展，谷歌宣布推出 Agent 支付协议 ——AP2（Agent Payments Protocol ），这是一种开放的共享协议，为 Agent 和商家之间安全合规的交易提供通用语言。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
通义DeepResearch团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里开源旗下首个深度研究Agent模型通义DeepResearch！ 相比于基于基础模型的ReAct Agent和闭源Deep
本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
AI Agent是否正在催生一个全新的经济层？谷歌DeepMind和多伦多大学联合表示：是的。在这里，智能体能够以超出人类直接监管的规模和速度进行交易与协作。
