在软件领域，Vibe Coding的核心在于：让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写，把体力活交给 AI，从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是效率 + 创意的双重突破。
在软件领域，Vibe Coding 的核心在于：让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写，把体力活交给 AI，从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是 效率 + 创意 的双重突破。
当我看到TinyFish刚刚完成4700万美元A轮融资的消息时，我意识到这不仅是一轮融资，而是一个全新时代的开始——企业级Web Agent时代。我一直在思考AI agent的商业化应用，但TinyFish的方法让我看到了一个更加现实且具有颠覆性的方向：让AI agent不是简单地模拟人类浏览网页，而是以企业级的规模、可靠性和合规性要求来执行复杂的业务工作流程。
2025 是 Agent 元年，十位创业者有八位都在造 Agent。十字路口过去几个月做了大量相关的访谈与评测，发现决定 Agent 能力上限的，不止模型本身，也不止工程和交互的打磨，基础设施也至关重要——Agent Infra。
华为诺亚方舟实验室最近联合香港大学发了一篇针对"Deep Research Agents"（深度研究代理）的系统性综述，在我的印象中，这是他们第二次发布关于Deep Research的综述论文。上一篇里提供了一个结构导向 (Structure-Oriented) 的视角，核心是“分类”。
8月18日，百度文库上线了一款名为 GenFlow2.0 的 Agent 产品。 在 Agent 层出不穷的 2025 年，市场的第一反应很可能是：「又一个而已」。
继通义灵码的 Lingma IDE 之后，阿里在海外推出另一款 Agent Coding 产品。据官方介绍，Qoder (/ˈkoʊdər/) 是一个专为真实软件开发而设计的 Agent Coding 平台（所以谁不真实？）
进入 2025 年，GUI Agent 赛道热度逐渐抬升 —— OpenAI 推出 Operator 并发布了 ChatGPT Agent，字节则发布了 UI-TARS-1.5 定位 GUI 开源方案。但大多数产品依然依赖本地执行，难以 24h 稳定运行。
AI Agent正在被要求处理越来越多复杂的任务。 但当它要不停地查资料、跳页面、筛选信息时，显存狂飙、算力吃紧的问题就来了。
大模型与多模态之间的关系，可以理解为大模型就像是人脑中的‘前额叶’，主要负责高级认知功能，但只有前额叶的大脑是无法处理复杂任务的，这就需要多个不同模型之间互相协调，从单纯的“前额叶”走向“完整的大脑”，从而处理更加复杂的现实任务。
