导语 AI做短视频早已普及，但用AI生成精品短剧却门槛极高：一个2-3分钟的成片需要3-5天制作，调用七八种AI工具，每种工具都需要创作者几十小时的学习时间，还需要依赖创作者自身强大的叙事技巧和美术功
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）。
这是一款由在校生团队打造的通用学习智能体：可以深度解题、拆开讲清抽象概念，又能从上百页课件、文献里提炼出 cheatsheet、闪卡和练习题，还会记住每个用户的学习方式，像一个长期陪伴在身边的私人老师。
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。
「大家严重低估了 Voice 作为 AI 交互界面的潜力。」
Claude 近期发布的 Skills 功能很火，不少开发者都在尝试、试用。
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。
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
2025 年，AI 产业正在经历一场关键转折。
来⾃阿⾥巴巴夸克、北京⼤学、中⼭⼤学的研究者提出了⼀种新的解决⽅案：搜索自博弈 Search Self-play（SSP）⸺⼀种⾯向深度搜索 Agent 的⾃我博弈训练范式。其核⼼思路是：让⼀个模型同时扮演两个⻆⾊⸺「出题者」和「解题者」，它们在对抗训练中共同进化，使训练难度随着模型能⼒动态提升，最终形成⼀个⽆需⼈⼯标注的动态博弈⾃我进化过程。
