一线工程师构建12个生产级AI Agent系统后指出，AI Agent热潮的数学限制如错误累积和高成本导致全自主系统不可行；实际可行方案需结合边界清晰任务、人工决策和传统工程支撑；预测全自动初创公司将失败，领域专用工具将主导市场。
当AI从单一模型迈向多智能体协同的时代，一场以「人机共生、生态自治」为核心的经济革命正悄然兴起。一起深入揭秘，Agent工厂与Agent市场如何成为这场变革的双引擎。
还记得上周我刚给同事安利Bolt.new的时候，我们还在感叹：这玩意儿真的能干掉一大半前端。而现在，我得改口了： MiniMax Agent直接把整个“全栈开发”都干掉了。
AI四小强（如MiniMax、月之暗面）在黄仁勋认可下重新入局，全推出Deep Research抢占AI Agent市场。面对大厂竞争，他们放弃用户规模追逐，转向技术迭代如模型升级（K2、M1等），并分化两种路径操作。需通过出圈应用证明价值，应对成本高、增长放缓的盈利压力。
庸笔下的乔峰，在聚贤庄单挑群雄时，用一套人人会使的「太祖长拳」，打出了震慑全场的必杀效果。这门功夫看似平平无奇，却因使用者内力深厚、大巧不工，而威力无穷。
当前最强大的大语言模型（LLM）虽然代码能力飞速发展，但在解决真实、复杂的机器学习工程（MLE）任务时，仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码，却无法模拟人类工程师那样，在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。
2025年7月17日，在GenAI Assembling 第五期硅谷Meetup上，最近火热的明星AI Agent 公司Genspark、Lovart、和Simular.ai的创始人，以及新一代基础设施公司SambaNova的Agent技术负责人，一起讨论了他们在今天AI Agent发展第一线所观察和感受到的一切。
今年WAIC上出现了一位新玩家钛动科技，有着8年行业Know-how积累，8万+企业都是他的客户。首次亮相WAIC，就放出大招——首个全球营销AI Agent产品Navos，并非简单的自动化工具，而是在创意、投放、数据分析等营销全链路环节提供赋能。
ShellAgent 2.0， 没有选择卷复杂华丽的前端页面，而是闷头把后台交互卷到极致。 也就是说，我们写生成应用提示语的难度降到了有嘴就会的级别。
近日，来自 OPPO、耶鲁大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校、北卡罗来纳大学教堂山分校等多家机构的研究团队联合发布了 Agent KB 框架。这项工作通过构建一个经验池并且通过两阶段的检索机制实现了 AI Agent 之间的有效经验共享。Agent KB 通过层级化的经验检索，让智能体能够从其他任务的成功经验中学习，显著提升了复杂推理和问题解决能力。
