在经济学和博弈论的世界里，找到「纳什均衡」往往意味着找到了复杂局势下的最优解。多所顶尖高校的研究人员开发出了一位名为PrimeNash的「AI数学家」，不仅能像人类专家一样推导公式，还能解决许多连传统算法都束手无策的复杂博弈难题，成果已发表在Cell Press旗下的交叉学科期刊Nexus上。
Anthropic刚刚扔出一份18页重磅炸弹：《2026年智能体编码趋势报告》。结论直接炸裂：程序员不再写代码了，他们变成了「指挥官」。
本⽂的主要作者来⾃上海交通⼤学和上海⼈⼯智能实验室，核⼼贡献者包括任麒冰、郑志杰、郭嘉轩，指导⽼师为⻢利庄⽼师和邵婧⽼师，研究⽅向为安全可控⼤模型和智能体。 最近，Moltbook 的爆⽕与随后的迅速
在大模型驱动的 Agentic Search 日益常态化的背景下，真实环境中智能体 “如何发查询、如何改写、是否真正用上检索信息” 一直缺乏系统刻画与分析。
27岁独立开发者靠它月入数万，前市场经理睡觉时它写邮件赚钱，柏林辍学生卖自定义技能赚12.7万美元——AI智能体的「iPhone时刻」已来，只是钱还没平均分。
随着 AI 智能体（Agent）能力日益强大，其自主行为带来的安全风险也愈发复杂。现有安全工具往往只能给出「安全 / 不安全」的简单判断，无法告知我们风险的根源。为此，上海人工智能实验室正式开源 Ag
2026 年 1 月，这一个月所发生的变化，相当于过去 25 年里任意半年的总和。这是一个大事件频发的时期，以至于像 Clawdbot 这样的产品，都能在一周之内三次更名。
过去一年，LLM Agent几乎成为所有 AI 研究团队与工业界的共同方向。OpenAI在持续推进更强的推理与工具使用能力，Google DeepMind将推理显式建模为搜索问题，Anthropic则通过规范与自我批判提升模型可靠性。
整个硅谷又癫狂了！Anthropic深夜扔出王炸，Claude 4.6用近乎恐怖的编程能力和智能体军团，给OpenAI和谷歌上了一堂名为「降维打击」的课。
当AI助手不再「听话」，你以为自己请的是一个「贾维斯」，结果却是一个背后「搞鬼」，有时还会顺手给你的电脑塞木马的「新物种」。
