LLM Agent 正以前所未有的速度发展，从网页浏览、软件开发到具身控制，其强大的自主能力令人瞩目。然而，繁荣的背后也带来了研究的「碎片化」和能力的「天花板」：多数 Agent 在可靠规划、长期记忆、海量工具管理和多智能体协调等方面仍显稚嫩，整个领域仿佛一片广袤却缺乏地图的丛林。
机器之心报道 编辑：Panda 刚刚，OpenHands 开发团队发布了一篇新论文，正式宣布广受欢迎的软件开发智能体框架 OpenHands （GitHub star 已超 6.4 万）中的智能体组件
本文来自于香港中文大学 MMLab 和 vivo AI Lab，其中论文第一作者肖涵，主要研究方向为多模态大模型和智能体学习，合作作者王国志，研究方向为多模态大模型和 Agent 强化学习。项目 le
当 agent 开始学会“消费”，支付世界也迎来了重构的时刻。
四个月前 Kimi 发布了 K2 模型，凭借优秀的质量以及先进的架构优化，一举打破了持续了几个月关于月之暗面的质疑。 我当时也写了两篇测评《Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Cla
今天翻 GitHub Trending 的时候，看到一个不怎么眼熟的项目占据榜单第一。 仔细一看，是个多 Agent 舆情分析助手，名字叫「微舆 BettaFish」。再往下拉，发现它 star 已经过万了，而且还是最近十几天突然暴涨。
2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，在这一年里，以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是：AI 正在走向产业级价值的系统性兑现。
最开始，我们 CTO 计划选择 Coze，但查了下，Coze 整个项目还是比较大，而且后端是 Golang 编写的。我考虑了下，估计后续维护和开发对于中小团队来说比较吃力。各种权衡之后，我们选择了科大讯飞的 Astron Agent。主要原因有两个：
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
在 AI 与自动化方面，Block 在 2025 年初推出了一个名为 “Goose” 的开源 AI Agent 框架。Goose 的设计初衷是：将大型语言模型输出与实际系统行为（如读取／写入文件、运行测试、自动化工作流）连接起来，从而不仅让模型能“聊”而且能“干活“。
