
Exa:给 AI Agent 的 “Bing API”
Exa:给 AI Agent 的 “Bing API”Agentic AI 的 3 要素是:tool use,memory 和 context,围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
Agentic AI 的 3 要素是:tool use,memory 和 context,围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
去年 Anthropic 发布 Computer Use 的时候,引发了一次大家对 AI agent 的想象。
Genspark 是啥?我们在去年 6 月就有过介绍,Genspark 是由前百度小度的 CEO 景鲲和 CTO 朱凯华创业做的 Agent 产品,去年刚开始的定位还是 Agent Search Engine,到了今天升级了不少。并且在今年三月,官宣拿到了一亿美金的 A 轮融资。
PaperBench 是一个由 OpenAI 开发的基准测试,旨在评估 AI Agent 复现尖端 AI 研究的能 力。它专注于测试 AI 是否能理解研究论文、独立开发代码并执行实验以复现研究结果。
刚刚,Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频,展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent,并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理,最终完成复杂任务。
什么?! 用AI Agent搞的小红书账号,竟然14天狂吸5000粉,还开始赚钱了???
OpenAI 也开始支持 MCP 了。
随着 AI Agent 元年的到来,一个新的趋势正在兴起:初创公司提供工具,帮助雇主打造一支机器人队伍。
CB Insights 最近基于他们的数据调研和分析,绘制了覆盖 26 个细分领域的 170 余家 AI Agent 初创企业的市场格局图谱。同时也探讨了关于 AI Agent 的当前进展、面临的挑战及未来发展路径,以下为全文内容。
「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理:依靠纯粹算力的通用方法,最终总能以压倒性优势胜出。」如今,似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点:未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身,而不是工作流(Work Flow)。