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多智能体系统正在从学界走向业界。 在 Coding、Research 等真实场景里，越来越多系统不再只依赖单个 agent，而是由多个 Agent 分工协作：有人负责规划，有人负责检索，有人调用工具，
比预想的还要快！Cloudflare联创Matthew Prince甩出一张截图，宣告了互联网史上第一个真正拐点—— AI Agent的上网流量，第一次超过了人类。
新加坡AI Agent 峰会台上四个人，焦虑方向正好相反。
在做 Agent Memory 工程化探索的这几个月里，我经常有种被概念淹没的窒息。图结构记忆、AutoMemory、做梦机制、各种层出不穷的 Memory 框架……整个技术社区似乎陷入了一种每遇到一个新场景就要发明一套新词汇的群体焦虑中。
未来设计的交付物，可能就是产品原型本身。
Salesforce 公司已同意以约 36 亿美元收购 Fin——一家开发人工智能驱动型顾客服务代理的公司，这家软件企业正致力于为企业级 AI 赢得新业务。Fin 的旗舰产品 AI Agent 可通过聊天、电子邮件、WhatsApp、短信、短信、电话和 Slack 处理顾客查询。
随着大语言模型逐步从「单轮问答」走向「真实环境中的持续交互」，LLM agents 正在被用于越来越复杂的 agentic applications：deep research、coding、computer use、customer service、medical inquiry、troubleshooting 等等。
广东公务员将迎来AI同事。
前两天有朋友问我：你的 Agent 现在能干嘛？ 我说我的 Agent 会自己赚钱了🐶。 他说，你就吹牛吧。 我把电脑屏幕转过去给他看。上面是我的开源产品 Wesight 推过来的实时进度，我的 Agent 正在 ClawHunt 上竞标，刚刚又中了一单😄。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技，最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同，它选择从另一个方向切入：让 AI 主动学习用户的工作流程。