从上周开始，我们就开始看到一些关于苹果在人工智能领域的长期规划开始浮出水面：从名为 AKI、力求在 iPhone 端侧打造「类 ChatGPT 搜索体验」的答案引擎，到本周目标指向 AI Agent 能力的「新 Siri」概念爆出。无数消息都指向了一个目标：「重生」。
Tavily AI 的故事开始于一个开源项目。创始人 Rotem Weiss 在 2023 年创建了一个叫做 GPT Researcher 的开源工具，目的是让大语言模型能够获取实时的网络数据。当时 ChatGPT 还没有接入互联网搜索功能，这个小工具迅速在开发者社区中走红，收获了近 2 万个 GitHub stars。
创始人王文锋作为连续创业者，在AI、基础软件与大规模分布式数据处理领域的近十年工作经验，让他在数据工程、上下文构建（Context Engineering）以及可组合系统架构上具备深厚功底。这不仅让 Sheet0 能在技术实现上跑得更快、更稳，也让他在市场节奏与产品定位上有着极为稀缺的超前判断力。
在可验证强化学习（RLVR）的推动下，大语言模型在单轮推理任务中已展现出不俗表现。然而在真实推理场景中，LLM 往往需要结合外部工具进行多轮交互，现有 RL 算法在平衡模型的长程推理与多轮工具交互能力方面仍存在不足。
全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
互联网技术的发展极大地便利了我们的生活，但许多网络任务重复繁琐，降低了效率。为了解决这一问题，研究人员正在开发基于大型基础模型（LFMs）的智能体——WebAgents，通过感知环境、规划推理和执行交互来完成用户指令，显著提升便利性。香港理工大学的研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结了WebAgents的代表性方法，全面梳理了相关研究进展。
上上周我们一起测试了六款视频Agent， Agent们手里有一堆音频、视频、剪辑、生图等工具，由他们决定调用顺序成片
从“模型即服务”（MaaS）到“智能体即服务”（AaaS）的转变，标志着AI行业进入了新的发展阶段。我们不再满足于AI的“对话能力”，而是期望它能成为自主完成复杂任务的“全能机器人”。
一句话概括，花大价钱请来的AI智能体天天搁那儿“过度思考”，这篇论文教你如何让它“该省省该花花”，别再当冤大头了，当你给智能体卸掉复杂记忆/冗余规划这些"奢侈品"后，发现它跑得比香港记者还快还便宜。
过去三十年，互联网经历了从静态网页到智能推荐的深刻演变。如今，我们正站在互联网的另一个重大转折点上。 这一转折，来自一种全新的范式设想 —— Agentic Web，一个由 AI 智能体组成的、目标导向型的互联网系统。在这个新框架中，用户不再手动浏览网页、点击按钮，而是通过自然语言向智能体发出一个目标，AI 会自主规划、搜索、调用服务、协调其他智能体，最终完成复杂任务。
