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）。
真人外教会累、会忘、会不稳定，无法实现「千人千面」的颗粒度。这是 AI Agent 的机会。
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
今日，全球首个Vibe Selling AI Agent 公司「Dealism」宣布完成 1500 万美元天使轮融资，由高瓴创投（GL Ventures）领投，红杉中国、线性资本及其他投资人跟投。
Epiminds 的核心产品是一个名为 Lucy 的 AI 营销经理，但这个描述其实远远低估了它的能力。Lucy 不是一个单一的 AI 工具，而是一个协调者，她指挥着超过 20 个专业化的 AI agent，这些 agent 各自负责不同的营销任务，共同组成了一支完整的虚拟营销团队。
AI 产业的两大核心趋势正并行发展：基础大模型的能力持续突破，而 AI Agent 的产业化落地也在全面提速。Capgemini 于 2025 年 4 月发布的一项覆盖 14 国 1500 名企业高管的调研显示[1]，已有 37% 的受访组织启动或实施 AI Agent 项目，另有高达 61 %的组织将在一年内跟进部署或进行探索，印证了该趋势的全球共识。
在 AI 与自动化方面，Block 在 2025 年初推出了一个名为 “Goose” 的开源 AI Agent 框架。Goose 的设计初衷是：将大型语言模型输出与实际系统行为（如读取／写入文件、运行测试、自动化工作流）连接起来，从而不仅让模型能“聊”而且能“干活“。
当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM 能力、执行具体任务。
就像 Windows 或 macOS 为软件提供运行环境，Flowith OS 为 AI Agent 提供思考与行动的环境。Flowith 正式发布了一个全新的产品：名为 Flowith OS 的新物种。它选择了一个「另辟蹊径」的路径，尝试为 AI Agent 打造一个全新的 AI-Native 式的操作系统。
直到我看到 Dedalus Labs 宣布完成 1100 万美元种子轮融资的消息，才意识到有人正在系统性地解决这个问题。这家由 Cathy Di 和 Windsor Nguyen 创立的公司，正在构建一个基础设施层，让开发者能够用 5 行代码就搭建起一个功能完整的 AI agent。这不是夸张的营销话术，而是他们真正在做的事情。
