AI用得好不好,跟你会不会管人,我觉得越来越是同一件事。
AI用得好不好,跟你会不会管人,我觉得越来越是同一件事。故事是这样的。 这个端午节在家,终于可以休息了,然后几乎就是疯狂的用Agent来做自己好玩的东西。
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故事是这样的。 这个端午节在家,终于可以休息了,然后几乎就是疯狂的用Agent来做自己好玩的东西。
豆包大模型2.1 Pro正式发布。但字节这次没有像某些厂商那样疯狂堆参数、刷榜单,而是把刀锋对准了一个更硬核的方向:让AI真正能“干活” 。作为本次大会发布的主力模型,豆包2.1 Pro 在 Coding(编程)、Agent(智能体)、VLM(视觉语言模型)三大核心方向实现能力跃升,多项评测表现优于Claude Opus 4.6
SoulAgent要做的是一个真正面向个人的专属智能体:越用越懂你。微信小程序或网页登录后,它就开始记录你、理解你、替你感知世界。未来,每个人都能拥有持续进化的专属数字分身。
近年来,个性化语言模型迅速普及。 从 ChatGPT、Claude 到各类垂直 agent,用户 “长期记忆” 功能也逐渐成为标配,它们被广泛部署在推荐系统、客户服务、情感陪伴等场景中。
今天,又是每年都非常重磅的火山引擎Force原动力大会了。
做了一年 Agent 基础设施,踩了无数坑,我终于想明白了一件事:好的 Agent 架构不是把所有功能塞进一个进程,而是让每一层都能独立演化。
数据库自动调参,一直是大模型Agent的“看似完美、实则翻车”名场面。
DeepSeek好缺Agent人才啊……
AI Agent 正在重塑软件开发。写代码、修 bug,它的能力肉眼可见地往上涨。但软件开发,从来不止 "写代码" 这一件事。装环境、配依赖、部署服务、编排容器、管理云资源、处理安全策略,这些 "让软件活起来" 的脏活累活,才是真实开发的大头。而它们,几乎都发生在同一个地方:终端。
OpenAI 的 tevfik 写了篇关于 loop engineering 的文章,开头那句我读完顿了一下。他说,他和 coding agent 协作,到现在大多还是同一个流程:我解释一个任务,等结果,审一遍,再发下一条指令。代码是 agent 写的,但我在后台还干着另一份活——我记着发生了什么、决定下一步做什么、判断这事到底完成没。