AI 硬件，已经成为大模型之后，又一个令人兴奋的领域。 正如 AI Agent 从通用开始走向垂直，AI 硬件，也已经逐渐分化到「陪伴」、「工作」等各个垂直领域。
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
Intent近日宣布获得数千万美元战略投资， a16z 与 GV 联合领投，跟投方还包括几位前微信产品负责人创立的基金。在 2025 年 AI Agent 市场规模已经冲到 73.8 亿美元的节点上，这笔钱显然押注的是“聊天即执行”这个赛道的爆发潜力。
我们也看过各种 AI Coding 领域的评测，发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核，却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目，已难以衡量 Code Agent 的实际效果。
大厂在 AI Agent 上的每一步动作，都值得紧盯。因为没人能预测，一个看似小小的产品，最终会被扩展到多大规模，串联出怎样的「新业务体系」。
近日，上海交大和上海人工智能实验室的研究发现，AI 的风险正从个体失控转向群体性的恶意共谋（Collusion）——即多个智能体秘密协同以达成有害目标。Agent 不仅可以像人类团队一样协作，甚至在某些情况下，还会展现出比人类更高效、更隐蔽的「团伙作案」能力。
杜克大学与 Zoom 的研究者们推出了 LiveMCP-101，这是首个专门针对真实动态环境设计的 MCP-enabled Agent 评测基准。该基准包含 101 个精心设计的任务，涵盖旅行规划，体育娱乐，软件工程等多种不同场景，要求 Agent 在多步骤、多工具协同的场景下完成任务。
做销售的朋友大概都有过这样的经历：跟进客户时要在邮箱、微信、Excel 间反复切换，好不容易把信息汇总到 CRM 系统，却发现格式不对要重新调整。这种 "人围着系统转" 的困境，正在被一家叫 Attio 的初创公司改写。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
