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最近，一个来自清华大学与中山大学的团队（Rath Team）把他们的解法开源了，叫OpenRath：这是一个像PyTorch的多智能体、多会话运行时。它的主张是：别再围着Agent转了。真正该被当成一等公民的，是Session。
AI 真正的终局之战，可能根本不在 C 端。过去两年，我们见证了无数个打着“个人助理”旗号的 AI 应用争夺流量入口，像极了移动互联网早期的百团大战。
当大模型开始控制机械臂、家用机器人时，“安全”这件事也变得不一样了。
前两天有朋友问我：你的 Agent 现在能干嘛？ 我说我的 Agent 会自己赚钱了🐶。 他说，你就吹牛吧。 我把电脑屏幕转过去给他看。上面是我的开源产品 Wesight 推过来的实时进度，我的 Agent 正在 ClawHunt 上竞标，刚刚又中了一单😄。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技，最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同，它选择从另一个方向切入：让 AI 主动学习用户的工作流程。
从写指令，到给目标，再到只给一句意图：有人干脆让Codex自己定任务——人类还能留在编程的计划层吗？
过去很长一段时间里，AI 行业衡量模型进步的方式都相当直观：参数更大、榜单更高、推理更强、上下文更长。每一次模型发布，行业都会盯着数学、代码、知识问答和多模态基准测试，看它是否又向通用智能迈近了一步。
新智元近日对话了清华大学教授沈阳。作为长期关注 AI 应用、智能体与产业实践的学者，同时也是 ZeeLin（智灵动力）首席科学家，他个人每天的Token消耗量近10亿，本次对话围绕「自进化AI的自我递归进化」这一主线展开，讨论 AI 自进化与科研、叙事、商业与AGI相关的十个话题。
近日，全球领先的具身自主科研智能基础设施提供商，深圳津渡生物医学科技有限公司（以下简称“津渡生科”）宣布完成近亿元A轮融资，本轮融资由高特佳投资领投，指数资本担任独家财务顾问。融资资金将重点用于深化物理AI（Physics-AI）底层架构研发、BioFord Agent科研智能体平台的迭代升级及全球市场布局拓展。
当 LLM Agent 处理长期对话、多轮交互和复杂文档时，Memory 已经成为不可或缺的核心模块。它帮助智能体保存历史、检索信息、维持个性化上下文，并支撑跨时间的推理能力。