「我们想解决的不是 『做 AI 工作流』，是『根本不需要有工作流』。所有要求用户『预先构建工作流』的 Agent 都是错的。」在 Agencize AI 产品发布之前，我们和张浩然聊了聊他对于生产力工具和工作流的看法，以及 Agencize AI 的真正竞争力。
您可能已经感受到了，从2025年开始到如今，全世界都在谈论Agentic AI或Agent（代理式AI）。从董事会到咨询公司，从更高级别的战略到街头巷尾，仿佛只要接入了大模型（LLM），所有的业务流程就能自动运转，效率就能翻倍。
以防你不知道编程Agent现在有多强，硅谷大佬们新年收假回来，纷纷写起了小作文。
Notion 创始人 Ivan Zhao 在最新的博文中提到，我们正处于 AI 的「水车阶段」，还在试图把新时代的引擎，硬塞进旧时代的马车里。 原文🔗 https://www.notion.com/b
在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
一家名为 Qveris AI 的初创公司，聚焦于 Agent 时代的 Infra 层，正致力于为 Agent 设计原生搜索和行动路由引擎。据悉，截至目前该公司已获得近千万元种子轮融资。如果说具身智能是为 AI 安上了与现实世界交互的“身体”，那么 Qveris AI 正在做的事就是给智能体（Agent）装上了数字世界的“眼、耳、手、脚”。
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。
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE）及专家并行策略（Expert
借势Agent浪潮，实时数据企业走上港股舞台。
