在当前的AI Research浪潮中，Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
今天的 Agent，在一个独立的、短时间任务上的表现已经很不错了。
曾经那些将需求、设计与代码强行割裂的流水线，正在快速消融。
今天，MiniMax Agent 2.0 推出了 Desktop App，能操作本地文件、自动化网页操作。MiniMax Agent 2.0 这次更新了两个核心能力：一个是 Desktop App，一个是 Expert Agents。
2025 年，AI 智能体“跨过了鸿沟”，开始被更广泛、务实的用户群体采用，不再只是少数发烧友或愿景家在用。
机器人终于迎来自己的「iOS时刻」，全球首个具身Agentic OS来了：不是装个更聪明的大模型，而是给机器人配上一套真正的「操作系统」。
如果你在做 AI Agent 开发，大概率已经发现一件事： Agent 几乎是传统软件测试方法的反例。
哈工大、鹏城实验室、新加坡国立、复旦、北大联合发布了一篇重磅综述《AI Meets Brain: A Unified Survey on Memory System from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents》，首次打破认知神经科学与人工智能之间的学科壁垒，系统性地将人脑记忆机制与 Agents 记忆统一审视，
Agent 并不是一次性输出的系统。它们运行在多轮交互之中：调用工具、修改内部状态、根据中间结果不断调整策略。也正是这些让 Agent 变得有用的能力 ——自主性、智能性与灵活性 —— 同时也让它们变得更难以评估。
在 《我招了 6 个 AI 员工一起干活》 一文中，我介绍了如何招聘 6 个 AI 员工，并让他们在同一个工作间一起干活。招聘 AI 员工，我最希望他们帮我干的就是编程相关的活。在给他们具体的任务之前，先评估一下他们的能力。
