几个月前，国际IT咨询机构Gartner给AI智能体（Agentic AI，代理式AI）算了一笔账。预测到2028年，即三年后，全球33%的企业软件将包含Agent（代理），在2024年，该比例不到1%；到2028年，15%的日常工作将由Agent自主完成，2024年该比例接近0%。
红杉美国合伙人 Konstantine Buhler 预测 2025 年将成为 AI agent 的“群体协作”时代，标志着 Agent 元年的到来。
我一直认为，火山引擎是一家比较有气质的云计算企业——思维新颖，动作很快，且打法总是直来直去。
强化学习·RL范式尝试为LLMs应用于广泛的Agentic AI甚至构建AGI打开了一扇“深度推理”的大门，而RL是否是唯一且work的一扇门，先按下不表（不作为今天跟大家唠的重点），至少目前看来，随着o1/o3/r1/qwq..等一众语言推理模型的快速发展，正推动着LLMs和Agentic AI在不同领域的价值与作用，
TL;DR：如果您有一个AI产品，用户问您这是AI Agent还是Agentic AI？如果您回答不出来，或者认为这两个概念是一回事，那您可能需要重新审视自己的技术认知了。不过没关系，因为99%的人都不知道，现在您只需要看完这篇文章就可以了。
随着 AI 技术的快速发展，网络安全面临的威胁日益复杂化，攻击手段不仅更高效、隐蔽，还催生了新型的「AI 黑客」形态，因此引发了各类新型网络安全危机。
Agent 正在成为 2025 年 AI 世界最炙手可热的关键词之一。
当手机中装满智能体，下一代AI手机的雏形正在显现。
Agentic AI 的 3 要素是：tool use，memory 和 context，围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
CAMEL-AI 团队在 Manus 上线后 1 天内推出的 OWL 就是其中最具代表性的一个，项目实测成绩达到开源界 GAIA 性能天花板，达到了 58.18%，超越 Huggingface 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表现。
