内容摘要：2026年被公认为“AI Agent（智能体）爆发元年”。论文深度解析AI从单一交易工具向主动式活跃实体的核心进化逻辑，拆解以规划、记忆与工具调用能力的智能体重构如何行业工作流，并为个人与企业提供可落地的进化路径。

前言随着 AI Agent 应用的快速发展，智能体需要处理越来越复杂的任务和更长的对话历史。然而，LLM 的上下文窗口限制、不断增长的 token 成本，以及如何让 AI“记住”用户偏好和历史交互，都成为了构建实用 AI Agent ...

有券商测算，字节跳动2024年在AI上的资本开支高达800亿元，2025年更是翻倍至1500亿-1600亿人元。尽管字节后来否定了2025年的数字，但从动作频率看，投入没有停下来的迹象。最近，字节火山引擎官宣成为2026年春晚的独家AI云合作伙伴，豆包也将配合上线多种互动玩法。这种“用钱砸出速度”的策略初见成效，豆包日活跃用户已突破1亿。

近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。然而，目前的大部分 Agent 应用仍是 LLM 能力的简单 “封装” 或延伸，距离真正 ...

在人工智能的快速发展中，多智能体系统（MAS）正逐渐成为解决复杂任务的关键技术。本文将深入探讨Multi-Agent System的概念、应用场景以及实现框架，揭示如何通过多个智能体的协作与协调来提升系统的整体性能和鲁棒性。 ———— / BEGIN / ———— 大多数人 ...

该怎么形容它最贴切，一进这个群，就相当于进入了一个微型“办事处”，有几位随时待命、各司其职的Agent专员，能真正替你办事、帮你支招，沟通效率还很高的那种。

是否有更符合 Agent 的推理方式，而不是把 Agent 变成人。 如何将 Agent 变得更加智能是值得研究的点。 另一方面是 Multi-Agent。 一个 Agent 能力有限，如何把各类 Agent 加到 Multi-Agent System 中去，变成更强大的系统，我觉得是很有吸引力的架构。

Agent 逐步开启了从执行单一任务到复杂决策的转变，从传统自然语言智能体进化成大语言模型智能体。底层模型能力正以日新月异的速度不断增强。近期绿洲与商汤科技大模型事业部，担任资深研究员的毛航宇老师共同讨论 Agent 的未来。作为拥有近 10 年多智能 ...