谷歌推出A2A协议，即Agent2Agent，能让AI Agent在不同生态系统间安全协作，而无需考虑框架或供应商。不同平台构建的AI Agent之间可以进行通信、发现彼此的能力、协商任务并开展协作，企业可通过专业Agent团队处理复杂工作流。
LLM Agent 火了两年了，但业界仍然存在许多非共识。智能体数量卷上去了，概念炒上去了，但质量参差不齐，娱乐向的不好玩，提效向的不好用，具体企业落地更是各种大小问题不断。
浏览器的使用者正在逐渐从人类用户转移到 AI Agent，Agent 与互联网环境互动的底层设施也因此正在变得越来越重要。传统浏览器无法满足 AI Agent 自动化抓取、交互和实时数据处理的需求。Browserbase 的创始人 Paul Klein 早在 23 年底就敏锐地洞察到 AI Agent 亟需一个全新的交互载体——一个“为 AI 而生”的云端浏览器。
大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而，机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。
AI绘画总「翻车」，不是抓不住重点，就是细节崩坏？别愁！微软和港中文学者带来ImageGen-CoT技术，让AI像人一样思考推理，生成超惊艳画作，性能提升高达80%。
是的，Rabbit，那个一度声名鹊起的第一代 AI 硬件公司，下场做 AI Agent 了。
Agentic AI 的 3 要素是：tool use，memory 和 context，围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
当前搜索AI市场面临着一个显著的断层：Perplexity的Sonar Reasoning Pro和OpenAI的GPT-4o Search Preview等专有解决方案与开源替代品之间存在巨大差距。这些封闭式系统虽然表现优异，但却限制了透明度、创新和创业自由。作为一名正在开发Agent产品的工程师，你是否曾经渴望拥有一个功能强大且完全开放的搜索框架？
3月31日，谷歌CEO劈柴哥抛出一句「To MCP or not to MCP」，引发热议。4天后，Gemini更新API文档，正式宣布接入MCP。至此，OpenAI、谷歌、Anthropic等AI巨头全部投入「Agent协议」MCP的怀抱。
前百度集团副总裁、小度科技CEO景鲲离职创业的GenSpark，最近从AI搜索向AI Agent转型，看来是想脱离AI搜索的竞争红海，向更智能的Agents服务领域进发，推特上很多网友评价，此次新产品比较有看点。
