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这个问题，在 AI 行业有一个专业的说法：无状态（Stateless）。而解决这个问题，正是 EverMind 过去一直在做的事情。今天，这个探索走到了一个新的节点：基于自研记忆系统 EverOS 的自进化Harness——Raven Agent 正式发布。
7月2日，字节 Seed 发布了一个 Agent评测项目 EdgeBench。看起来又是一个 benchmark，但它问了一个其他榜单不问的问题。EdgeBench 的切口就是把盲区里的东西放进评测，解答一个问题：把Agent扔进一个陌生环境，12小时后，你能变强多少？
现在的 AI Agent 动辄需要处理超长上下文，既要看系统提示词、工具说明，又要翻阅历史对话和检索文档。为了省钱、省算力并降低延迟，很多开发者会给系统加上 “提示词压缩”（Prompt Compression）模块，把冗长的上下文浓缩后再喂给大模型。
我现在核心做的项目叫QLab，一个AI出海加速器。用多智能体，搭了一张高效的协作网络，专门帮国内的中小创业者、一人公司和AI团队，把产品推到海外去。 1. AI Agent相关技术产品支持：帮助非技术背景OPC迅速搭建AI产品体系
General Intuition 做的事听起来有点绕：用游戏数据训练现实世界里的 AI Agent。换成更直白的话说，General Intuition 做的是让 AI 先在游戏里学会“怎么行动”，再把这种能力迁移到机器人、无人机、自动驾驶、仿真环境里。
手机GUI Agent正在从「看懂屏幕、点击按钮」走向更复杂的跨App自动化任务：这些任务听起来并不复杂，但对现有手机GUI Agent来说，一个核心难题始终存在：任务一长，就容易忘。
AI Agent正在从“会回答”走向“能办事”，但真正的门槛也随之出现：它们能不能在复杂、漫长、不可预测的任务里持续做对？这家公司正在为AIAgent搭建一套“数字世界”测试场，让它们在真正接管网页、企业系统或金融流程前，先在模拟环境里反复试错、暴露漏洞。
Greg Isenberg 最近在他自己的播客 The Startup Ideas Podcast 里讲的一个判断，他说了一句很直白的话，building agents is the new SaaS，做 agent 就是新时代的 SaaS。
有人把 YC 2026 春季批次的 launch，一家不落地全看了一遍。196 家公司，395 个创始人，上周刚 Demo Day。95% 的公司沾 AI，70% 在做 agent。可它们的定位，没有一家是「我们用了 AI」。区别只在于，这句「换掉人」，被包装成了几种不同的话术。
两个月的时间，混元 3 正式版上线。结合了用户对预览版的反馈以及对模型稳定性和可用性的提升，Hy3 在 Agent 和 Coding 能力上有了实质的提升。我们做了多个前端网页的生成测试，大多数都包含复杂的 3D 网页模拟、严格的游戏逻辑，以及需要调用不同的框架和库文件，Hy3 交付的内容要比预览版好上一个等级。