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%。
近日，月之暗面(Moonshot AI)正式发布了其万亿参数开源大模型Kimi K2，这一具有里程碑意义的AI模型凭借其创新的MoE架构和强大的Agentic能力迅速获得全球开发者关注。然而，随着用户量激增，部分开发者开始反映其API服务响应速度不尽如人意。面对这一情况，月之暗面于7月15日迅速作出官方回应，坦诚当前服务延迟问题，并详细说明了优化方案。
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。
在上一篇关于子模优化与多样化查询的文章发表后，我们收到了来自圈内很多积极的反馈，希望我们能多聊聊子模性（submodularity）和子模优化，尤其是在信息检索和 Agentic Search 场景下的更多应用。
曾被 OpenAI 相中，开价 30 亿美元的 AI 编程初创公司 Windsurf，如今转身投奔了 Google。就在刚刚，Google 宣布将 Windsurf 部分高管及工程团队纳入其旗下的 DeepMind 团队，重点推进「代理式编码」（Agentic Coding）方向的研究。
在信息爆炸的时代，传统关键词搜索已难以满足复杂知识需求。最新研究提出Agentic Deep Research
大模型公司之外的玩家，怎么参与AGI？这家公司来打样了！一枚磁吸超薄「随身大脑」，录音转写翻译思考样样精通。别不信，这简直是我们见过的Agent最有用的玩法，无数海外用户已经夸爆了。
强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步，agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域，科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。
