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前阶跃 Agent 产品负责人钟十六最近的一篇文章，尝试从产品视角回答这个问题。他描绘了一个 Loop 成熟后的未来图景，Agent 将成为自行运转的项目中心，人只需要在关键时刻现身拍板。在他看来，Loop 真正的价值不在于会重复跑任务，而在于它会带着你的每一次判断持续成长，一轮轮变成更懂你的系统，最终沉淀为长期运转的资产。
我自己花时间，把三款主流国产桌面 Agent 从头到尾测了一遍：Trae、WorkBuddy、ZCode。用三个最日常的工作任务——做 PPT、分析表格、写小游戏，看看它们到底能不能帮普通打工人干活。这篇文章就是完整的实测记录，希望对你选工具有点帮助。
昨儿刚出的GPT-5.6，用不到一小时，就完成了一道存在了半个世纪的图论猜想证明。而这道题呢，来头也还真不小，就是大名鼎鼎的循环双覆盖猜想（Cycle Double Cover Conjecture）。
微软Copilot & Agents Core总裁Nitin Agrawal说，「迫不及待想让客户看到GPT-5.6能做什么」——不管是起草文档、分析数据、做演示，还是跨团队协作，产出都会更精致。除了原生接入模型，微软还会直接通过OpenAI API调用GPT-5.6，服务Microsoft 365客户。双通道，齐上阵。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
看一张眼底照片，就能判断一个孩子有没有自闭症或多动症风险——这个听起来像科幻的想法，2026 年被一名 17 岁的美国高中生做成了 AI 工具。这款叫 RetinaMind 的模型靠分析视网膜图像给出判断，准确率约 89%，在全美最古老的中学生科学竞赛"Regeneron 科学人才竞赛"上拿了第二名和 17.5 万美元奖金。
团队提出了ShopX：一个面向agentic shopping的电商大模型。它不仅仅是在搜索框外面套一个会“说话”和“调用工具”的LLM，而是赋予模型直接进入商品空间的能力，让大模型成为商品履约的核心，学会在商品空间中规划、检索、排序、组合和生成结果，进而减少接口损耗。
今天 APPSO 去了百度在成都举办的 AI DAY「干活吧！搭子」专场，百度搭子一口气抛出三个发布——个人版大升级，企业版正式登场，围绕企业应用，百度还拉起了一个生态联盟。
来自清华、上交、北邮的学者们提出了一个面向个性化幻灯片生成和多轮局部修改的记忆驱动Slides Agent框架——MemSlides。它专门针对AI PPT痛点而生，不仅能够为你量身定制私人专属的PPT生成风格，还能够贴心地记住你在制作过程中随口提出的新要求
只有百度网盘，真正定义AI网盘。 在迭代速度以“周”，甚至是“天”为计算单位的互联网江湖里，放眼全球，很少有哪款软件能完整走过14年的周期，并同时成为几代人的生活基础设施。 而有一个产品，无声地穿过了