深度|AI推荐正在变成一门生意:流量不到Google的1%,转化率却已逼近付费搜索
深度|AI推荐正在变成一门生意:流量不到Google的1%,转化率却已逼近付费搜索ChatGPT 正在从一个回答问题的工具,变成软件公司的新分销商。
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ChatGPT 正在从一个回答问题的工具,变成软件公司的新分销商。
上周,龙虾之父Peter Steinberger 发了一条推文:我们还在讨论 Loop,还是已经转向 Graph 了?
刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》,来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent,也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作,下面尽量少堆术语。
国内AI设计智能体扎堆冒出来,而且很多操盘手都来自同一批地方,字节剪映系和腾讯系尤其密集。最近注意到了一个产品叫OJO Design,官网的定位是全球首个设计Agent团队工作台,并且已经上线2个月了。
2026 年春天,AI 中转站这门略显灰色的生意,突然迎来了一位最不缺流量的玩家。4 月,孙宇晨开始为 B.AI 站台,把「一个 Key 调用所有大模型」的生意,称作「AI Agent 的底层金融基础设施」。
Stephen Wolfram,一个把毕生精力都花在「让机器变聪明」上的人,坐在电脑前,屏幕上是ChatGPT刚替他写好的一段代码。语言是他自己发明的Wolfram Language,语法他看过,没问题,按下回车键就能直接在这台机器上跑。
现在的 Agent 将所有的工程线索和垃圾噪音都一股脑扔进 Chat Context 里,缺乏一层独立、结构化的 Engineering State 来做隔离与控制。为了打破这个瓶颈,Valkor 联合浙江大学智能计算与软件研究中心、伦敦大学学院(UCL)软件工程团队正式推出并开源了 loom。
我们想强调的是:智能体 “跑得久”,并不等于 “具备长程能力”。真正的关键,不在于占用更多时间与算力,而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来,Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。
你有没有想过,写代码这件事的对象正在悄悄换人?上周一晚上,我在旧金山Market Street上WorkOS的办公室里待了将近两个小时,看了二十几个现场demo。进门之前我以为这只是一场普通的创业展示夜,但看完之后我意识到,这群人在展示的根本不是产品,而是他们对"写代码、用代码、读代码"这件事本身的理解,已经发生了多深的变化。
“包括Physical Intelligence在内,如今的北美头部具身智能公司离成熟都还有不短的距离。整个领域,也还没出现真正的奠基性工作。”“中国真正领先的,恰恰是机器人硬件。美国同样没有成熟答案,中国公司又何必急着把自己称为‘中国版XX’?”