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本篇文章根据我在本月 43 Talks 线下活动中的分享整理而成。主理人李继刚邀请我时，给的主题词只有一个：Context。我想从 Agent 的视角出发，讨论一个判断：随着模型和 Harness 逐步趋同，真正决定 Agent 能力边界的，会越来越是 Context。
微信和企业微信的 Agent，同时出牌。
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
Agent 正在逐渐获得「人权」。
为了想清楚 Agent 时代怎么发社交平台，我做了 ArcSocial 。ArcSocial 不是为了让 AI 替我写文章，而是为了把人的判断、Agent 的协作和平台发布流程组织成可追溯、可维护的工作区。
这款 AI 邮箱客户端 2025 年 4 月才正式上线，总生命周期不过 17 个月。Notion 给出的理由很直接，随着 Agent 能力变得更强，越来越多用户将邮件工作流交给 Agent 处理。"如今，超过一半的 Notion Mail 用户在不打开收件箱的情况下管理邮件。因此，我们决定全面转向由 Agent 来管理你的收件箱。"
15 个来自火山引擎 V-START 加速器的项目，横跨具身智能、AI 陪伴硬件、Agent 工具、内容生成、AI 教育等赛道。都在各自的场景里，把模型能力变成了用户愿意持续使用甚至付费的产品体验，要么扎进了模型短期内替代不了的物理世界，要么在垂直场景里把 Agent 做到了用户真正愿意持续用的程度，要么用 AI 重构了一个原本就有刚需的消费品类。
有网友发梗图表示震惊，怎么会有用户一天能运行 Agent 71 个小时。也就是说，在 OpenAI 内部，工作场景里的 AI 使用，几乎已经切到了 Codex 上。Codex 这份报告将衡量 AI 应用深度的指标，定位在我们交出去的任务有多重、agent 替人类跑了多久、用户是不是在同时盯着好几条工作线。
太酷了，这个 Agent 的体验。感觉这是最近除了 Codex 外，最让我惊喜的 Agent 产品了。今天想和大家分享一下。
和 Codex、Claude Code 等 Coding Agent 沟通，很多时候就像站在许愿池边，对着池子里的王八扔硬币，嘴里念念有词，关键它还真给你兑现愿望。