刚刚谷歌推出了 Gemini CLI，一个开源的 AI Agent，把 Gemini 的能力直接带到你的终端里。可以把它看作是谷歌版的 Claude Code。最香的是，这玩意儿开源、免费用，背后是带百万上下文的最强 Gemini 模型。
MyShell 自从进入 ShellAgent 的框架阶段，由于深度融合了 ComfyUI 生态，图像视频流的 Agent 迎来了井喷式的爆发。上个月据说上新了 150+个，竞争确实有点激烈了。但其实图像视频流的能力并不代表 ShellAgent 所能做的全部可能性，仍然有大量值得探索的场景等待创作者去尝试。
2025年，随着 Agent 应用在千行百业加速落地，Agent 应用开发的实际需求和痛点也正在发生变化。
大家好，我是歸藏（guizang），今天给大家带来 Kimi 的深度研究能力体验和介绍。
你能想象一个汽车经销商每天漏接45%电话的场景吗？这意味着几乎一半想要预约保养、询问配件或购车咨询的客户都被直接晾在了一边。
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理，平均每项任务执行 23 个推理步骤，访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建，并完全通过端到端智能体强化学习进行训练，也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。
随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步，agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域，科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下，高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架，并结合 Golang 生态工程化框架，深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
LLM 智能体的时代，单个 Agent 的能力已到瓶颈，组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功
你有没有想过，为什么互联网时代的工作还是这么繁琐？为什么我们还在重复填写表格、点击按钮、手动查找信息？当 AI 能够写代码、画图、甚至思考复杂问题时，为什么我们仍然被困在一个个网页界面中，像机器人一样执行着重复性任务？
