又是一个让程序员狂欢的研究！来自 OpenHands、耶鲁、南加大和斯坦福的研究团队刚刚发布了 LocAgent—— 一个专门用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，直接把代码定位准确率拉到了 92.7% 的新高度。该研究已被 ACL 2025 录用。
TL;DR：如果您有一个AI产品，用户问您这是AI Agent还是Agentic AI？如果您回答不出来，或者认为这两个概念是一回事，那您可能需要重新审视自己的技术认知了。不过没关系，因为99%的人都不知道，现在您只需要看完这篇文章就可以了。
随着基础模型的快速发展和 AI Agent 进入规模化应用阶段，被广泛使用的基准测试（Benchmark）却面临一个日益尖锐的问题：想要真实地反映 AI 的客观能力正变得越来越困难。
这个开源项目，Star 攀升趋势巨快。
如果用一句话为 2025 年写下注脚，那它不会是某个技术名词，而更像是一种哲学上的转变：“这一年，我们不再是孤立地使用软件，而是与智能的代理人（Agent）共舞，它们正悄然重塑我们的工作与生活。”
2025 年以来，Agent 开发量和使用量都有明显提高。Agent 的爆发带来了 Agent Infra 需求的爆发。在过去 1-2 年，Agent 开发大多依赖开发者手动使用传统 Infra 搭建，开发工程量大、流程复杂，但随着越来越多 Agent-native Infra 涌现，Agent 开发的难度和周期都在缩小，开发的范式正在重构和收敛。
AI不再相信人类 关于 Agent， flowith 给出了自己的答案 —— Neo
微软Build 2025全面转向AI Agent，整合OpenAI及xAI模型
周末和一位在字节做视频 Agent 的 PM 聊天，想到了一个好问题。
Agent 太多了，为了不让订阅费掏空我的钱包，我会通过苹果的屏幕使用时间以及 gemini 统计网页的访问次数来汇总每周使用频率。
