“星巴克内部正在计划，希望在三年内为所有员工配备一个‘数字员工助手’，可能不止一个。有了这样的助手，我们会有更多的时间思考和创新，这些是 AI 永远也给不了的。”
近日，无问芯穹完成近 5 亿元 A+ 轮融资，本轮融资由珠海科技集团、孚腾资本（元创未来基金）领投，惠远资本、尚颀资本和弘晖基金跟投，老股东洪泰基金、达晨财智、尚势资本&海棠基金、联想创投、君联资本、申万宏源、徐汇科创投、元智未来持续追投。此次融资阵容汇聚国家产业资本与头部市场化基金，“国资+市场”的双重认可，既肯定了公司面向国家重大战略需求的技术创新，也充分鼓励着无问芯穹，
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
当我们谈论大型语言模型（LLM）的"强化学习"（RL）时，我们在谈论什么？从去年至今，RL可以说是当前AI领域最炙手可热的词汇。
我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”，在很多任务上，这确实有效。
编程模型最新卷王来了。就在今天，火山引擎推出了面向Agentic编程任务深度优化的全新代码模型Doubao-Seed-Code。价格，调用价格国内最低，火山引擎还配套推出9块9套餐，一杯咖啡钱，就能搞定各种摸鱼小游戏——比如办公室躲老板（doge）。
今年是 AI 大模型的落地关键年。大模型技术在快速进步，但行业落地仍面临三大痛点：开发门槛高、场景碎片化、端侧能力有限。结合 AI 能力与云计算，在 CGC2025 大会上，华为云提出的 Versatile 智能体平台与 CloudDevice 云终端协同，正致力于破解这些难题。
来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。
“很正确，无比正确” 当我们问起阿里巴巴 Qoder[1] （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。
