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如果你正在开发Agent产品，一定听过或用过Mixture-of-Agents（MoA）架构。这个让多个AI模型协作解决复杂问题的框架，理论上能够集众家之长，实际使用中却让人又爱又恨：
Genspark 借助 Claude 打造自适应的 AI Agents，改变了人们研究和创建内容的新姿势，为复杂的工作流提供了极大的效率和规模。Genspark 借助 Claude 打造自适应的 AI Agents，改变了人们研究和创建内容的新姿势，为复杂的工作流提供了极大的效率和规模。
国产智能体，这次真封神了。
我一直说，每个行业，都一定会有专门优化的垂直领域的Agent。
AI Agent行业的全球图景，中国和硅谷正在走上两条路线。
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
未来，专家级Agents也许会达到“赢者通吃”的水平。
“凡我无法创造的，我就无法真正理解。” -- 费曼
我们正见证一场静默的推理革命。传统AI训练如同盲人摸象，依赖碎片化文本拼凑认知图景，DeepSeek-AI团队的CODEI/O范式首次让机器真正"理解"了推理的本质——它将代码执行中蕴含的逻辑流，转化为可解释、可验证的思维链条，犹如为AI装上了解剖推理过程的显微镜。