在大模型智能体（LLM Agent）落地过程中，复杂工作流的高效执行、资源冲突、跨框架兼容、分布式部署等问题一直困扰着开发者。而一款名为Maze的分布式智能体工作流框架，正以任务级精细化管理、智能资源调度、多场景部署支持等核心优势，为这些痛点提供一站式解决方案。
现有的AI视频生成模型虽然在短片上效果惊人，但面对一首完整的歌曲时往往束手无策——画面不连贯、人物换脸、甚至完全不理会歌词含义。
做agent简单，但是做能落地的agent难，做能落地的长周期agent更是难上加难！
在 LLM Agent 领域，有一个常见的问题：Agent 明明 "看到了" 错误信息，却总是重蹈覆辙。
企业级场景和Vibe Coding，很大程度是相悖的。 文｜邓咏仪 编辑｜苏建勋 仅用半年时间，杨萍就目睹了AI Coding赛道有多疯狂。 2024年，Vibe Coding赛道发展如火如荼。Cur
如果一项任务主要涉及文本处理，并且你拥有完善的数据渠道，能够获取完成该任务所需的全部文本信息，那么人工智能完成这项任务的难度就会较低。
Medeo是最近最令我好奇的AI视频Agent。
编辑｜张倩、陈陈 当智能体（Agent）开始深度介入人类世界，关于豆包 AI 手机的讨论可能只是个开始。 在此之前，手机、电脑软件都是给人用的 —— 人负责一步步操作，系统负责把信息存好、算好。但现在
最近，清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博，总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力，再到Agent、多模态和具身智能的发展，其中有不少亮点。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
