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，MetaGPT & Mila 联合全球范围内 20 个顶尖研究机构的 47 位学者，共同撰写并发布了长篇综述《Advances and Challenges in Foundation Agents:
近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
DeepWisdom完成亿元级融资，旗下智能体产品mgx.dev以零推广首月狂揽百万美元ARR，连续四周霸榜Product Hunt全球榜首。它让普通人也能一句话做出自己的APP。
大语言模型（LLM）近年来凭借训练时扩展（train-time scaling）取得了显著性能提升。然而，随着模型规模和数据量的瓶颈显现，测试时扩展（test-time scaling）成为进一步释放潜力的新方向。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
AI 智能体可以设计 AI 吗？
一项名为MetaGPT的研究，通过对智能体角色进行明确分工，并要求多个智能体在协作中采用统一规范的“交流格式”等方法，让智能体性能大增。