在几天前的开发者大会上，OpenAI 发布了一套面向开发者和企业的完整工具集 AgentKit。其中，可视化画布 Agent Builder 用于创建、管理和版本化多智能体工作流，通过拖拽节点的方式即可编辑工作流。
这是一份为正在开发 AI Agent 的产品经理准备的完整指南，介绍了 Agent 架构、编排模式等话题。
风雨飘摇中的Meta，于昨天发布了一篇重量级论文，提出了一种被称作「早期经验」（Early Experience）的全新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供了一种新思路。
AI Agent已逐渐从科幻走进现实！不仅能够执行编写代码、调用工具、进行多轮对话等复杂任务，甚至还可以进行端到端的软件开发，已经在金融、游戏、软件开发等诸多领域落地应用。
很激动。很激动。今天我想分享一个对 Agent 发展来说可能具有里程碑意义的开源项目：OpenAgents。它的目标简单又大胆：让所有 Agent 能像人类一样联网协作。我第一次看到这个项目时，确实有种这事儿该有人干，但真没人干的感觉。
CBINSIGHTS 最近做了一份《AI Agent Bible》的报告，系统梳理了 AI Agent 的发展前景与未来趋势，提出了面向 2026 年的六大关键预测，并绘制出完整的生态版图，涵盖最值得关注的创业公司、基础设施提供商及快速崛起的营收增长型企业。同时，报告深入解析了市场格局与技术栈的演进，包括 AI Agent 的市场图谱、技术堆栈与收入竞争态势，并通过企业级应用的视角，
Hi，返工早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 行业思考。 AI Agent 应用的竞争逻辑，正在发生根本性变化。 当许多团队还在死磕提示词优化（PE 工程）时，一些优秀团队开始重心转向了上下文工程
具体而言，Verlog 是一个多轮强化学习框架，专为具有高度可变回合（episode）长度的长时程（long-horizon） LLM-Agent 任务而设计。它在继承 VeRL 和 BALROG 的基础上，并遵循 pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 的成熟设计原则，引入了一系列专门优化手段，从而在任务跨度从短暂交互到数百回合时，依然能够实现稳定而高效的训练。
国庆长假，AI 大模型献礼的方式是一波接一波的更新。OpenAI 突然发布 Sora2，DeepSeek 更新了 V3.2，智谱更新了 GLM-4.6，Kimi 则是更新了 App，然后默默在自己的版本记录里面，写下了这句话。
在 AI Agent 应用浪潮中，一个来自新加坡的新名字——Agnes AI，正以一种特别的方式进入我们的视野。一方面，是其宣布的惊人增长：不到三个月，DAU 突破十万；另一方面，却是市场声量相对的沉寂。
