过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
智东西9月5日消息，刚刚，大模型独角兽月之暗面发布新模型Kimi K2-0905，目前，Kimi应用和网页版中的K2模型已全量升级到Kimi K2-0905。该模型的核心升级点为Agentic Coding能力增强、支持256K上下文、API支持高达60-100Token/s的输出速度、支持Claude Code。
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。
硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了 Google Gemini 和 OpenAI 还在做通用的模型；Anthropic 分化到 Coding、Agentic 的模型能力；Mira 的 Thinking Machines Lab 分化到多模态和下一代交互。
近半年，Agentic AI 创新步伐明显加快。更强的自主决策、更丰富的多模态融合，以及与外部系统的深度协作，正推动产品加速落地与商业化。
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。
2025年初在硅谷创立 Ouraca Inc.，专注打造新一代“AI native” 的终身学习产品线。首款产品 Aibrary正式版即将上线：是全球首个专为个人成长打造的 Agentic AI，它不仅帮助你获取知识，更陪你思考，激发动机，引导行动，让成长真正发生。通过个性化播客、认知引导与行动建议，Aibrary 将书籍与专家洞见转化为你专属的学习旅程。
总部位于硅谷致力于构建Agentic OS （AOS）的初创公司Creao AI宣布已连续完成两轮融资。
WebAgent 续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》中
下一代AI软件是Agentic Software。 7月26日开幕的WAIC2025，参展观众人满为患，甚是热闹，相比之下今年AI产品的噱头与出圈，反倒少了很多消息。
