人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
尽管 LLM 的能力与日俱增，但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制，突破 AI 能力界限，业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统，在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解决方案。
只用一周，一个相当于人类20年经验的“数字技术工人”——基于时序大模型和Agent的智能体，就能直接上岗。
一个月前在德国被50多家投资人拒绝的AI创业公司，搬到硅谷后却能在一周内完成470万美元的融资，而且投资人几乎全部说"yes"。这不是什么励志鸡汤故事，而是Leaping AI创始人Kevin Wu的真实经历。
Macaron（马卡龙）AI 最近挺火的。 8 月 15 日，他们以「世界上第一个 Personal Agent」的称号公开上线了，给扎克伯格想做的 Personal SuperIntelligence 打了个样。
在软件领域，Vibe Coding的核心在于：让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写，把体力活交给 AI，从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是效率 + 创意的双重突破。
能自动操作手机、电脑的智能体新SOTA来了。 通义实验室推出Mobile-Agent-v3智能体框架，在手机端和电脑端的多个核心榜单上均取得开源最佳。
AI视频生成，快速进入Agent时代！ 只需一句提示词：生成一个F1赛车的现场解说视频。 AI即可自动完成分镜、画面、配音、字幕，生成结构完整、节奏在线的爆款视频。
AI一日，人间一年。 大语言模型的战局刚刚尘埃落定，Agent的热潮又汹涌而至。
在软件领域，Vibe Coding 的核心在于：让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写，把体力活交给 AI，从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是 效率 + 创意 的双重突破。
