大模型的能力正在被不同的范式逐步解锁：In-Context Learning 展示了模型无需微调即可泛化到新任务；Chain-of-Thought 通过引导模型分步推理来提升复杂问题的求解能力；近期，智能体框架则赋予模型调用工具、多轮交互的能力。
过去一年，AI 技术已从概念热潮深度渗透至产业肌理，成为驱动 IT 基础设施重构的核心引擎。当大模型、异构算力、智能体（Agent）等技术要素持续冲击传统技术体系，操作系统作为软硬件协同的核心枢纽，其 AI 进化的本质也引发了行业的深刻思考：OS 的 AI 进化，究竟是换汤不换药的 “新瓶旧酒”，还是颠覆底层逻辑的 “涅槃重生”？
近日，香港城市大学博士生方政儒和所在团队让一群智能体在虚拟迷宫里共同探索，只给它们一个极其简单的目标——那就是学会预测同伴下一秒会看到什么以及会走到哪里。结果发现这些智能体不仅学会了高效合作，还在自己的“大脑”里自发形成了类似动物大脑中的“地图细胞”，甚至发明了一套只有它们才懂的秘密语言。
AI 智能体是人工智能领域的重要研究方向之一。近期，字节跳动的李航博士在我国计算机科学领域顶级期刊 Journal of Computer Science and Technology（JCST）上发表了一篇题为《General Framework of AI Agents》的观点论文（将收录于 JCST 创刊 40 周年专辑），提出了一个涵盖软件智能体和硬件智能体的通用框架。
没想到吧，Google DeepMind刚刚为Gemini 3 Flash推出了一个重量级新能力：Agentic Vision（智能体视觉）。（难道是被DeepSeek-OCR2给刺激到了？）
岁末年初，全球AI竞争聚焦到了最新趋势—— 太空算力。
刚刚，Clawdbot之父在采访中自曝了惊魂瞬间：这个AI回答自己的那一刻，简直让人后背发凉！10天手搓爆火智能体，GitHub一天狂飙1374次提交，一个人撬动的力量足以震撼几大科技巨头——AGI真的近了。
随着大模型能力的跃迁，业界关注点正在从 “模型能不能做” 快速转向 “智能体能不能落地”。过去一年可以看到大量工作在提升智能体的有效性（effectiveness）：如何让它更聪明、更稳、更会用工具、更能完成复杂任务。
讯飞星辰智能体平台升级，创建数字人、多模态交互、自动执行全配齐。
Skills刚爆火，又有新的Agent范式来搅局了……
