马维斯：腾讯AI执行者的关键落子
Marvis（马维斯）表面上是一款 AI 助手，实则是腾讯在终端入口与智能体领域的一次重要探索。腾讯于 5 月 20 日宣布 Marvis 正式推出，官网已开放 Windows、macOS 及安卓三端下载，无需邀请码即可使用；iOS 版本官网显示正在审核中，预计 6 月中旬上线。根据腾讯的产品定位，Marvis 旨在将终端系统、文件、应用、算力及跨端连接整合至同一 AI 中间层。这并非腾讯单纯再造一个问答机器人，而是推动 AI 应用从“内容生成”向“任务执行”迈进的关键一步。当前许多 AI 应用仍更像屏幕
盲目跟风 Agent？90% 的 AI 产品都在做无用功
近日，一位从事 SaaS 领域的朋友向我求助，称其团队耗时一个半月开发了一款 Agent 产品，旨在让用户通过自然语言直接操控后台，例如「帮我导出上季度华南区的销售报表」或「给上周新增客户群发优惠券」。产品上线当日，他难掩兴奋之情。然而两周后，他告诉我日活用户数仅为个位数。我随即查看了他的后台数据。该 Agent 理论上支持 23 种自然语言指令，但用户实际使用的仅有两种：导出报表和查询订单状态。而这两种需求，原本只需一个下拉菜单配合搜索框即可轻松解决。但他们却选择开发了一个 Agent。这不仅多耗费了五
小白必读:AI智能体全解析
最近科技圈最火的词,你知道是什么吗?没错,就是AI智能体(AI Agent)!朋友圈、科技新闻里到处都能看到它的身影,有人说它是AI的下一个发展方向,有人觉得它会改变我们的工作和生活,但大部分人还是一头雾水:AI智能体到底是什么?跟平时用的ChatGPT有什么区别?该不会是换个说法炒冷饭吧?今天咱们不聊专业术语、不堆公式,用大白话加生活案例,一次性把AI智能体讲清楚!先搞懂:传统AI和AI智能体,根本不是一个东西先问大家一个问题:你平时用的普通AI是什么样子?就是你问一句,它答一句。你说"帮我写一篇周报"
AI智能体+旗舰芯片：智能手机进入新纪元，手机行业即将迎来大洗牌
这些年手机圈的话题似乎陷入了一个怪圈：处理器再强一点、拍照再好一点、电池再大一点、售价再低一点。纸面参数越来越漂亮，但用户的惊喜感却越来越稀薄。真正让人眼前一亮的，从来不是“又堆了多少料”，而是手机终于从可点击的工具进化成了能替你办事的助手。近期这类产品之所以引发热议，并非因为稀缺，而是因为它们首次将人们期盼已久的场景变为现实：无需逐个打开应用、逐页比价、反复切换界面，只需对手机说“帮我找最划算的机票，要兼顾时间和中转体验”，剩下的全由系统代劳。这可不是简单的语音助手迭代，而是手机交互范式的根本转变——从
AI多智能体协作架构选择指南
90%的企业在实施AI智能体时，第一步就选错了协作架构，导致投入大量资源却效率低下的问题。许多团队在选择架构时，往往只关注听起来是否先进，而忽略了与业务场景的适配性，最终导致系统响应缓慢或错误频发。全球领先的模型厂商Anthropic分享了经过生产验证的五种多智能体协作模式，明确了在何时应更换架构。选择正确的协作模式能显著提高多智能体的效率，甚至能实现单智能体效率的三倍以上提升。在质量敏感场景中，如销售话术合规审核、客服回复校验、合同条款检查等，一个智能体生成内容，另一个按标准卡关，出错率可降低70%。在
AI代理能否胜任CEO角色？年营收1.25亿美元的智能体引发关注
本文由【博学志君】原创实战干货都在「HFCW副业实战圈」关注我，用AI把副业变成印钞机2025年12月，Meta宣布以约20亿美元收购AI初创公司Manus，这笔交易成为Meta史上第三大并购案。更令人震惊的是，Manus的核心产品——一款通用AI智能体，在2025年3月发布后仅8个月，年度经常性收入（ARR）就突破1亿美元，年化收入达1.25亿美元。这不仅是又一个AI独角兽的成功故事，更是AI Agent从“军师”到“将军”角色转变的标志性事件。当传统AI还在提供建议时，Manus已经能够“手脑并用”，
打破AI硬件边界!未来智能推出首款智能体耳机,AI Agent全面渗透办公场景
2026年的AI竞技场，格局正在经历根本性重塑。这并非源于云端模型参数的指数级增长，而是物理设备中AI入口的战略卡位战。当行业竞争焦点全面从"参数军备竞赛"转向"任务闭环构建"，AI赛道的制胜法则已悄然转变。若大模型无法具身化，就永远是云端的"虚拟大脑"。业界逐渐认识到，网页对话框不过是AI发展的序章，真正的终极形态是让AI具备自主感知、决策与执行能力，深度融入人类日常生活与工作流程。AI Agent从抽象概念变为具体现实，而承载它的硬件载体，价值随之被重新定义。在这个技术转折与行业范式迁移的关键节点，5
AI工作流：从奶茶流水线到任务拆解
今天继续学 AI。老实说，刚看到Coze、扣子、AI 工作流、节点、连线、可视化工作流这些词的时候，我还是有点头疼。昨天刚勉强把Token、API、RAG这些词翻译成人话，今天又来一波新的词。我当时的感觉就是：怎么学 AI 像在不断解锁新黑话？但既然已经开始学了，也不能看到几个词就撤退。于是我还是硬着头皮把今天的内容学了一遍。结果学完之后，我发现：这件事好像没有我一开始想得那么神秘。所谓 AI 工作流，大概就是：把一个任务拆成几个步骤，然后让 AI 或其他工具按照顺序帮你做完。这么一说，它就不像什么高深技
双AI协作：一个出谋划策，一个落地执行，你来做总指挥
前些日子，我尝试了一项从未涉足的尝试——让两台AI协同工作，去完成某项任务。这并非简单的“启用两个AI” —— 而是真正的“协同作战”。一个负责头脑风暴，一个负责落地实施，我则坐镇中军。流程走完，无需反复修改，质检一步到位。那一瞬间我顿悟——这三年来的AI应用，其实一直停留在“新手期”。一、那一天究竟经历了什么任务规模不大。团队急需一个工具——活动日程表。将团队所有事务按时间、场景、状态梳理清楚。谁在负责、进度如何、何时交付、卡点在哪。一目了然。往常，我会自行罗列，发给团队修改，修改后转成PPT，展示后再
千问3.7-Max发布：国产最强，35小时自主任务表现惊艳
新浪科技5月20日早间资讯，阿里巴巴推出了全新的千问旗舰版Qwen3.7-Max。在第三方Arena全球大模型盲测榜单上，该模型力压Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，与GPT、Claude、Gemini等顶尖产品难分伯仲，稳居国产榜单首位。 据了解，Qwen3.7专为当下智能体应用量身打造，在编程与逻辑推理等关键领域取得重大进展，具备全自主执行35小时超长复杂任务的能力：在某款新型芯片平台上，Qwen3.7-Max依靠自主编写代码及逾千次工具调用，成功达成核心内核的自我迭
AI技能库为何失效？SkillGenBench揭示的真相
你耗两小时整理SKILL.md，步骤清晰、边界明确、示例完整。下次遇到类似任务，你满怀期待地将这份文档投入给AI。AI回应：收到，我来查看此技能。但最终产出的结果，却与你原本设想大相径庭。此非记忆问题，乃技能复用失效。此问题，远比你预想的更为棘手。频繁使用AI Agent后，大家常建「技能库」——将常见工作流转为Prompt合集，或将最佳实践写成SKILL.md。写作公式、邮件模版、回复话术及分析框架，皆备。然而现实往往骨感：这些库多数仅具心理慰藉。实际应用中，AI要么拒绝主动调用，要么即便调用也显得格格
论文《Agentic AI与职业替代》|AI不再只是取代单一任务,而是掌控"整个业务流程"
《Agentic AI and Occupational Displacement: A Multi-Regional Task Exposure Analysis of Emerging Labor Market Disruption》 arXiv: 2604.00186v1（2026年3月31日提交） 作者：Ravish Gupta（BigCommerce AI Lead, IEEE Senior Member）、Saket Kumar（University at Buffalo）这篇2026年的研究
从玩具到工具!AI Agent出海的自动化任务执行与成果导向计费新范式
在全球人工智能产品出海的浪潮中，单纯依赖对话交互的聊天机器人正面临严峻的市场淘汰。早期那些专注于文本生成的工具大多停留在"信息查询"或"文字优化"的表层体验，用户的好奇心一旦消失，留存率便急剧下降。当海外用户发现大模型虽然能创作优美的诗句，却无法帮助他们真正完成跨系统的复杂任务时，这类AI往往被冠以"高科技玩具"的称号。为跨越这道实用性的鸿沟，领先出海团队正全面转型新一代AI形态：AI Agent（智能体）。不同于传统被动响应式AI，AI Agent具备自主规划、记忆调用和工具调用（Tool Use）的能
AI 产品核心：超越问答，深耕长任务执行
用户提出问题，AI 提供解答。用户上传文档，AI 进行总结。用户输入需求，AI 生成内容。这确实具有价值。一个系统能理解人类语言，生成内容，将杂乱信息整理成易懂的段落，这本身已是巨大变革。但经过这两年的观察，我愈发认为，若仅将 AI 产品视为“问答工具”，可能仍低估了其潜力。AI 产品的真正关键，不在于回答问题，而在于执行任务。更确切地说，是执行长周期任务。近期，我阅读了张小珺与姚顺宇的访谈，其中提到了 OpenClaw。姚顺宇指出，OpenClaw 展现的能力在 AI 圈内或许并不陌生，许多大型企业内部
雷声通过Landsat Next关键设计评审
关键节点顺利达成 隶属于RTX集团的雷声公司通报，已顺利完结NASA下一代陆地卫星计划“Landsat Next仪器套件”的初步设计审查。该审查确认了雷声承担的多光谱成像设备、相关算法及工程分析的技术路径与方案。首台LandIS传感器定于2028年交付使用。 成像能力显著增强 本次获批的设计将极大增强Landsat Next的观测效能。雷声研发的多光谱成像仪能让空间分辨率提升逾一倍，光谱波段数量增加至26个，实现翻倍。依托其“超光谱”成像优势，Landsat Next将向用户输出顶级数据，助力水质评估、作