现有的视觉大模型普遍存在「语义-几何鸿沟」（Semantic-to-Geometric Gap），不仅分不清东南西北，更难以处理精确的空间量化任务。例如问「你坐在沙发上时，餐桌在你的哪一侧？」，VLM 常常答错。
如果你在做 AI Agent 开发，大概率已经发现一件事： Agent 几乎是传统软件测试方法的反例。
在文章开始前，请您先打开Claude code，输入/skill，检查一下您的Claude code有多少个skills？是20个？50个？还是已经突破了100个？自从Anthropic推广Agent Skills以来，我们都爱上了这种“即插即用”的模块化体验。它把臃肿的多智能体编排（MAS）变成了一组优雅的Markdown文件调用，让API账单和延迟同时暴跌了50%以上。
企业级场景中，无论是做RAG还是agent，我们都会面临一个问题：出于数据隐私以及合规要求，数据必须保留在本地。但传统的本地存储方案往往存在数据隔离性差、崩溃易丢数据、配置管理混乱、操作不可撤销等问题。
当我深入分析Metaforms的解决方案时，发现他们的创新不仅仅在于技术本身，更在于对市场研究工作流程的深刻理解和重新设计。他们开发的AI agent系统能够无缝集成到现有的研究流程中，自动化那些最耗时的手工操作。
相信很多朋友，都听过Claude Code的大名。
当全市场都在用Agent炒股，人类的唯一胜算在哪？
独家获悉，AI DataAgent公司 ChatExcel 近期已完成 Pre-A 轮与 A 轮两轮累计数千万元融资，投资方为考拉基金与合鼎共资本。在此之前，该公司曾获得上海常垒资本、武汉东湖天使基金的投资。
个人开发者对高性能AI算力的需求，正在得到越来越多厂商的正面回应。在年度消费电子大展CES 2026上，桌面AI超算几乎成了所有PC厂商的必答题。连续两年亮相CES的阿里云无影云电脑，则给出云厂商对桌面AI超算的回答：一台面向个人消费者的AI超级计算机——无影AI云超算。
SmartSnap的核心思想是将GUI智能体从“被动的执行者”转变为“主动的自证者”。简单来说，智能体在完成任务的同时，还会主动收集、筛选并提交一份“证据快照集”。
