搜索
前言 好久没有给大家整理开源工具了，最近我又翻到几个挺有意思的 AI 项目~ 今天这篇不是很重的教程，每个项目我都简单说一下它是干嘛的、适合谁、我觉得值得看的一点。 感兴趣的小伙伴可以先收藏，后面真用
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。
为了解决这一问题，来自 University of Arizona、Zoom 与 Stony Brook University 的研究团队推出了 VISTA（VIsual Spec-To-App Benchmark）, 首个面向 Visual Spec-to-Web-App Coding Agents 的端到端 Benchmark。
AgentSociety²是清华大学团队推出的社会科学研究新工具，通过AI智能体模拟社会行为，帮助研究者构建实验环境，直接运行社会假设。它让AI同时扮演研究助手和实验参与者角色，使复杂社会问题能被构造、运行和分析，提升研究效率与可复现性。
近日，Hermes Agent上线了MoA（Mixture of Agents）功能，支持用户自由组合多种模型作为虚拟模型使用，在Nous Research即将发布的基准测试中，这个混合模型的评分超过了Opus 4.8 和GPT-5.5。
在常规的对话外，Claude Code（也可以是 Codex）其实还提供了一些别样的控制（或者说：上下文注入）方法，比如：CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
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。
在《三体》式的科幻想象中，文明可以被遥远地观察，社会可以被冷静地记录，人类行为仿佛成为一个可被推演的复杂系统。
刚刚，UC伯克利放出了一场号称“智能体最后的考试”的全新基准测试。它把当今最强的AI Agent们拉到考场上，让它们干真正的活——在Siemens NX里建3D模型、在Unreal Engine里搭游戏场景、在Adobe After Effects里做特效合成。
顶级AI编码一日千里，到了生物学领域却频频翻车，并非模型不够聪明，而是科学数据库至今只为人类点鼠标而生。