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最近，Manus 发布并迅速火遍了中文互联网。在深度使用了 Manus 以后，我觉得这个产品确实充满了启发。它抓住了 Agentic AI 产品竞争中非常重要的一方面，也就是复利效应。
下面这个，不是 Manus，是 OpenAI 新货：凌晨 1 点的时候，OpenAI 发布了全套 Agent 开发套件，让手搓 Manus 触手可及。套件包含 4 个主要内容Responses API：本次发布会的核心，可视作 Chat API 的上位升级
本文介绍了一项突破性的AI推理技术创新——思维草图(SoT)框架。该框架从人类认知过程中获取灵感，通过一个200M大小的路由模型将LLM引导到概念链、分块符号化和专家词汇三种推理范式，巧妙地解决了大语言模型推理过程中的效率瓶颈。
随着推理模型能力提升，本周Agent也进入刷屏周。
近年来，大语言模型（LLM） 的快速发展正推动人工智能迈向新的高度。像 DeepSeek-R1 这样的模型因其强大的理解和生成能力，已经在 对话生成、代码编写、知识问答 等任务中展现出了卓越的表现。
甚至很多人嘲讽，国外的论坛和自媒体还没动静，只有国内AI自媒体吹，所以一定都是收钱的营销号。那现在，海外热度开始爆了，是不是也都收钱了？
由于语言泛化，今天出现了很有趣的现象：「Agent 是什么」，这个问题没有了标准的定义。一个常见的观点是：Agent 是一种让 AI 以类似人的工作和思考方式，来完成一系列的任务。一个 Agent 可以是一个 Bot，也可以是多个 Bot 的协同。
未来，专家级Agents也许会达到“赢者通吃”的水平。
一直以来，AI 领域的研究者都喜欢让模型去挑战那些人类热衷的经典游戏，以此来检验 AI 的「智能程度」。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。