国产AI Agent已能干活，但选国产还是国际？关键看这三点_服务软件

1. AI原生电商出现，Agent帮你从建站到运营

2. 国产大模型“春节档”混战，一文看懂豆包是怎么打这仗的

3. 国产GPU，拐点已现

4. AI汽车正式进入车载具身智能时代

5. 大模型Agent的核心还是prompt？

6. 市值近600亿，大模型公司上市了！ #AI #智谱ai

7. 用模型排行榜论输赢？AI竞赛到底在比什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI #大模型

8. 你觉得AI终极对决里，生态护城河和单一爆款技术，谁能笑到最后？#大咖观察 #谷歌 #OpenAI #ChatGPT #红衣聊AI

9. 今天，也就是2026年2月14日，字节跳动正式发布了豆包大模型2.0（Doubao-Seed-2.0）系列，官方宣布这标志着豆包全面进入Agent时代。这次更新推出了Pro、Lite、Mini、Code全家桶，Pro版直接对标国际顶尖如GPT-5.2和Gemini 3 Pro，亮点非常多，尤其在真实世界复杂任务执行、多模态理解和性价比上表现出色。🔻主要亮点和技术升级1. 全面进入Agent时代，强化复杂任务执行 豆包2.0不再只是聊天工具，而是针对大规模生产环境系统优化，重点提升高效推理、多模态理解和复杂指令执行能力。能更好地处理多约束、多步骤、长链路任务，已具备支撑高价值真实世界任务的基础。比如长链推理、Agent规划执行等场景更可靠。2. 多模态能力大幅跃升，多数基准达SOTA 视觉与多模态理解更稳健：对复杂文档、表格、图表、图形、视频的解析显著提升，视觉推理、空间理解、运动理解、长视频分析等达到全球顶尖水平。Pro版在大多数视觉基准测试中拿最高分，支持更精准的多模态感知和推理。3. 数学、推理、编程能力顶尖 Pro旗舰版在IMO、CMO数学竞赛和ICPC编程竞赛中取得金牌成绩，在Putnam基准上超越Gemini 3 Pro，数学和推理能力已达世界顶尖。能尝试埃尔德什级数学问题、完成研究级科学编程任务。4. 全家桶灵活适配不同场景 • Pro：深度推理 + 长链路任务，旗舰对标GPT-5.2 / Gemini 3 Pro。 • Lite：性能与成本平衡，综合能力超上一代主力豆包1.8。 • Mini：低时延、高并发、成本敏感场景。 • Code（Doubao-Seed-2.0-Code）：专为编程优化，与TRAE（字节AI编程工具）结合效果最佳，支持多模态输入（如代码截图）。5. 超强性价比，token成本降低约一个数量级 Pro版定价（32k以内输入）：3.2元/百万tokens，输出16元/百万tokens，远低于Gemini 3 Pro和GPT-5.2。Lite输入仅0.6元/百万tokens。在长链路、大规模推理场景下，成本优势巨大，真正让AI“用得起”。🔻体验入口：豆包App切换“专家”模式即可用Pro对话；Code版已在TRAE接入；开发者可通过火山引擎API调用全系列。🔻简单对比GLM-5和通义千问（Qwen）M2.5等同批更新模型从当前公开信息看（2026年2月数据），豆包2.0 Pro在数学/推理（如IMO金牌、Putnam超Gemini 3 Pro）和多模态视觉理解上特别突出，整体对标国际前沿（如GPT-5.2级别），推理链更长、Agent执行更稳。GLM-5（智谱）和通义千问M2.5（阿里）也在2025-2026密集迭代，强在中文理解、工具调用和生态（如通义千问的图像/视频生成），但字节这次强调真实世界复杂任务+极致性价比，Pro在部分国际基准领先，成本更低一个量级，适合企业级大规模部署。国内模型差距已非常小，各有侧重：字节更偏多模态+Agent执行，阿里/智谱在开源和通用中文生态更成熟。你已经试过豆包2.0了吗？我是用了，确实好。字节真是国产之光。🚀 #豆包大模型2.0发布# #HOW I AI# #过个有AI年#

10. Google 发布 Gemini 3.1 Pro：推理能力翻倍，重回 AI 模型第一梯队2026 年 2 月 19 日，距离 Gemini 3 Pro 上线仅三个月，Google 就发布了 Gemini 3.1 Pro。这次升级的核心卖点：推理能力翻倍，价格不变。目前以 Preview 形式向开发者、企业和消费者全面开放。Gemini 3 Pro 去年 11 月上线时曾短暂登顶，随后被 OpenAI 和 Anthropic 反超。这次从第三方评测机构 Artificial Analysis 的数据看，Google 重新拿回了综合智能指数的榜首。推理能力：核心突破3.1 Pro 最大的亮点在推理。ARC-AGI-2（测试模型解决全新逻辑模式的能力）得分从 Gemini 3 Pro 的 31.1% 跳到 77.1%，翻了一倍多。对比竞品：Claude Opus 4.6 得分 68.8%，GPT-5.2 为 52.9%。Humanity's Last Exam（高级学术推理）上 3.1 Pro 得分 44.4%，也高于 GPT-5.2 的 34.5% 和 Claude Sonnet 4.6 的 33.2%。GPQA Diamond（科学知识）拿到 94.3%，同样是所有模型最高。编码和 Agent：全面提升LiveCodeBench Pro（竞赛级编程）的 Elo 从 2439 提升到 2887，大幅领先 GPT-5.2 的 2393。SWE-Bench Verified（实际代码修复）上得分 80.6%，与 Claude Opus 4.6 的 80.8% 基本持平——头部模型在工程编码上已非常接近。Agent 方面提升更为显著。APEX-Agents（长链专业任务）从 18.4% 跳到 33.5%，接近翻倍，超过 Claude Opus 4.6 的 29.8%。BrowseComp（Agent 搜索）以 85.9% 排名第一。Google 还专门推出了 gemini-3.1-pro-preview-customtools 端点，针对混合使用 bash 命令和自定义函数的Agent场景做了优化。不过 3.1 Pro 并非所有维度都领先。在 LM Arena 用户投票排名中，Claude Opus 4.6 在文本和编码类别仍然靠前。GDPval-AA（专家任务）上 Claude Sonnet 4.6 以 1633 大幅领先 3.1 Pro 的 1317。不同测试反映不同维度，没有哪个模型在所有任务上占绝对优势。开发者关注点API 层面有几个实用更新：文件上传限制从 20MB 提升到 100MB，支持直接传入 YouTube URL 分析视频，新增 medium 级别的 thinking level 方便在推理深度和成本间灵活切换。注意一个破坏性变更：total_reasoning_tokens 字段已更名为 total_thought_tokens。模型支持最多 100 万 token 输入上下文和 6.4 万 token 输出，原生多模态（文本、图片、音频、视频、代码仓库）。定价和使用定价与 Gemini 3 Pro 完全一致：200k token 以内输入 $2/百万 token，输出 $12/百万 token；超过 200k 则为 $4/$18。能力大幅提升但价格不变，性价比明显提高。对比参考：Claude Opus 4.6 为 $5/$25，GPT-5.2 为 $1.25/$10。普通用户可以通过 Gemini app 和 NotebookLM 使用，需 Google AI Pro（$19.99/月）或 Ultra（$124.99/月）订阅。开发者可通过 AI Studio、Gemini API、Gemini CLI、Google Antigravity、Vertex AI 和 Android Studio 访问，模型标识符为 gemini-3.1-pro-preview。目前处于 Preview 阶段，稳定版将在进一步验证后发布。官方公告：网页链接/

11. 小米悄摸摸的上线了mimo V2 Pro大模型专为实现世界中高强度的Agent工作场景打造，1T的总参数量，42B的激活参数。采用了创新的混合注意力架构，支持1M超长上下文。在全球权威大模型综合智能排行榜 Artificial Analysis 上，MiMo-V2-Pro 位列全球第八，国内第二准备把它接进龙虾试试#小米发布最新mimo大模型#

12. 拼交付、主动找活干，3 月我们推荐这 18 款 Agent 产品

13. #科技先锋官# 2026年AI代理预测将成为驱动产业效率革新的核心力量，也因此被业界定义为AI代理年。企业无需专业团队即可快速部署，让AI代理高端配置变为普惠工具，企业级需求的爆发成为核心推力。数据显示，2026年全球AI代理市场规模预计达85亿美元，企业级应用覆盖将超10万家。过去AI多聚焦单一基础场景，而AI代理可自主理解目标、规划流程并执行复杂任务，在客服、销售、运维等领域大幅提升效率，这种一站式解决能力精准匹配了企业降本增效的核心诉求。随着算力租赁模式成熟与国产芯片技术突破，2026年企业AI算力成本较上年再降40%。以往中小企业因百万级训练成本望而却步，如今通过按需租用模式，算力投入门槛降至传统模式的1/10，加上动态扩缩容技术提升资源利用率，即使是中小微企业也能负担AI代理应用，为市场爆发奠定了基础。AI代理已突破早期对话局限，具备多模态交互、上下文理解与跨系统集成能力。依托检索增强生成与自主学习技术，其任务处理准确率超95%，可无缝对接企业CRM、订单系统等核心平台。MaaS模式将复杂技术封装为标准化服务。#AI创造营##AI创作热点##一分钟视频创作季# 种斌Marco的微博视频

14. 第三方AI工具KiloClaw全场景实测榜单出炉，小米MiMo-V2-Pro直接霸榜，通用、代码、规划、问答、调试、评审全维度领跑，把一众海外头部模型甩在身后。之前MiMo免费期冲榜时，很多人觉得霸榜是因为免费，现在MiMo正式推出Token计费套餐后，海外开发者渗透率不仅没下滑，反而持续走高，事实又打脸了那些逢米必质疑的那帮人。小米能做到这一点，核心还是硬实力撑住了。1M长上下文、原生工具调用、Agent专项优化，都是开发者刚需能力，没有花架子。生态层面看，小米MiMo-V2系列已正式接入全球顶级Agent框架Hermes Agent，Nous Research官方力推该模型适配自进化、跨会话记忆等核心特性，且开放两周免费体验窗口。这一合作标志着国产大模型的技术实力与生态适配性均获得国际开发者市场的客观认可，国产大模型不靠补贴、纯靠性能在海外开发者圈站稳脚跟，又是小米！#小米MiMo获Kilo多个热门场景榜单第一#

15. 粮厂半夜放大招，一次性发三个大模型，其中MiMo-V2-Pro最值得关注，万亿参数+百万级上下文，国产大模型第一个，能跟全球顶级闭源模型掰手腕。事实也是如此，匿名Hunter Alpha上线海外的时候，在openrouter平台拿了好几次日榜第一。海外都说龙虾体验不错，官方也强调为Agent而生，值得试试 #中国大模型调用量包揽全球前四#

16. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

17. Qwen3.6-Plus 太猛了！免费+百万上下文+Agent，多模态能力直接拉满！| 零度解说

18. 从Gemini到豆包：全球两大AI巨头为何走上同一条路？

19. 感谢 OpenClaw，国产大模型终于知道怎么挣钱了

20. 为什么Claude的逻辑推理能力远超其他大模型？

21. 这个对 Agent 的定义和归纳挺好！Agent 是一种能够自主决策、执行任务、并在过程中动态调整行为的智能体。它并不是简单的问答系统，而是能理解目标、规划行动、调用工具、记忆状态，并根据反馈优化策略的智能执行系统。关键特征：（1）自主性：Agent 不依赖固定流程，而是根据上下文和已学到的信息动态决定下一步行动。（2）记忆能力：能够在多轮交互中保持状态，记住过往的操作与结果，用以改进后续决策。（3）工具使用：可以选择并组合不同的外部工具或系统，灵活完成复杂任务。（4）自适应性：在策略失败或信息不足时，能尝试不同方法或补充信息，持续优化执行路径。架构形式：（1）单智能体（Single-Agent）架构：由一个 Agent 处理所有任务，适用于中等复杂度的流程。（2）多智能体（Multi-Agent）架构：不同的 Agent 负责不同子任务，能处理复杂工作流，但需要协调机制确保协同一致。工作方式：Agent 通常会将用户请求拆解为子任务，通过搜索、记忆和工具调用等过程生成最终响应，并在此过程中不断判断是否需要更多信息、是否已回答过类似问题、是否需要切换策略。归纳起来：Agent 是具备理解、规划、执行、记忆与自我调整能力的智能体，能够以动态和自适应的方式完成复杂任务。#ai创造营# #程序员#

22. #中国AI技术引发海外焦虑#把千问APP的上线，说是国产大模型的重要节点，一点都不夸张。过去我们看到大模型不断更新，可大多数时候停留在参数和榜单里，离普通用户其实显得有点遥远。但是这次千问的上线让很多人真切感受到了，国产模型已经能把自己的能力完整地做成一个产品，而不是只存在于技术讨论里。我觉得变化更明显的，是它没有走那种花哨、噱头式的产品路线，而是把重点放在实用性和任务完成度上。界面节奏、任务执行、中文场景的适配，都更像是一个成熟工具应该有的样子。这比一个AI有多少功能更重要，也说明国产模型开始根据自己的用户和场景做选择了，这点真的很牛。如果说之前的中国AI更多给人一种在追赶别人的感觉，那么这次的千问让我更真实地看到了另一种状态，国产AI正在摆脱“追随者”的标签，走向属于自己的发展路径。

23. #国产AI超过ChatGPT了吗# 今天国内又有一款基于国产大模型的AI助手APP开始公测，并喊出对标ChatGPT。和国外相比，国内AI应用有更肥沃的落地土壤，比如中文场景、产业落地、数据合规等方面，但这些都是局部的领先，AI未来的发展一定是更加专业化、更加垂直。客观讲，ChatGPT在多模态融合（图像/语音处理）、多语言支持以及创意内容生成方面还是有着自己的优势。#科技先锋官#

24. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

25. 国产版Ollama来了，Clawdbot终于不只属于Mac和英伟达

26. 能上生产才是硬道理！Coding Agent 评测，终于开始关注过程了

27. #DeepSeek新架构意味着什么#DeepSeek代号Model1的全新架构曝光，标志着其从参数堆砌向架构优化的关键转型，为大模型发展撕开全新赛道。此次架构级调整并非简单版本迭代，而是融合mHC训练框架、Engram条件记忆模块的全方位重构，直指大模型训练不稳定、记忆计算混同、长上下文处理难的行业痛点。mHC架构为训练加设“智能调节阀”，大幅提升规模化训练稳定性，Engram模块通过查算分离解耦记忆与推理，再搭配稀疏稠密并行计算、FP8混合精度设计，让Model1兼具百万级tokens超长上下文处理能力与高效推理性能，还实现了对英伟达下一代GPU的深度适配。这不仅让DeepSeek V4在编程领域的工程化能力实现突破，更降低了大模型研发的算力与门槛，推动大模型从实验室走向工业化落地。其探索的架构创新路径，也为行业摆脱算力内卷提供了新范式，引领大模型向更高效、更实用的方向演进。deepseek新架构意味着什么川北小哥的微博视频

28. 上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？

29. 阿里全家桶全面Agent化！千问“任务助理”全面公测，从此AI不再只是动嘴出主意的狗头军师！

30. 豆包大模型 1.8 发布，通用 Agent 模型成为了 AI 行业的新叙事

31. 千问 vs ChatGPT：4大功能实测！到是更好用的AI助手！Qwen3能否战胜GPT-5.1？

32. LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景

33. 【那些让你惊叹的AI Agent，99%都是假的】最近Google放出了一份64页的内部技术手册，直接戳破了AI Agent领域最大的泡沫。当整个科技圈都在吹捧“自主AI员工”的时候，真相是：你上周看到的那个创业公司演示的Agent，本质上就是几个API调用加上漂亮的提示词。这根本不是Agent，只是昂贵的ChatGPT外壳。Google提出了一个新概念叫“AgentOps”，类似于机器学习领域的MLOps，但专门针对Agent。包括评估框架、监控面板、CI/CD流水线、基础设施配置。和“拼几个提示词就上线”完全是两个世界。真正的Agent需要通过四层评估检验：第一层是组件检查，看它是否每次都能调用正确的API。第二层是逻辑检查，看你能否追溯它的推理过程。第三层是质量检查，看输出结果是否真的有效。第四层是安全检查，看它能否被越狱攻击。现实是，大多数Agent连第一层都过不了。安全问题更值得警惕。当你给Agent数据库访问权限时，你实际上是把整个公司的钥匙交给了它。提示词注入、数据泄露、静默失败，这些风险被大多数团队当作事后才考虑的问题。演示和生产环境的差距是巨大的。演示在沙盒里运行，输入完美可控。生产环境面对的是边缘情况、愤怒的用户、凌晨三点宕机的系统。那个在圈内传开的47000美元失控循环事故就是血淋淋的教训。Token爆炸、静默递归、零监控，这就是没有监控就部署的代价。演示优化的是惊艳效果，生产优化的是可靠性。这两者之间隔着一条鸿沟。Google押注的是基础设施，而不是噱头。当创业公司还在烧钱做Agent玩具的时候，Google正在铺设所有人最终都需要的轨道。如果你在构建Agent时没有评估框架、没有监控、没有可靠性设计模式，那你构建的就不是Agent。Agent经济不会真正到来，直到我们停止把这件事当作提示词工程来对待。最先想明白这一点的公司，将主导下一个十年。x.com/rryssf_/status/2015742275607998481

34. 给建议的AI看够了？MiniMax Agent 让AI直接住进你的电脑干活#AI新星计划#科技改变生活#MiniMAX#Agent#minimaxagent

35. 【MiMo 大模型实力强劲震惊海外开发者】国产大模型这波在海外直接杀疯！OpenRouter 最新周榜里，小米 MiMo-V2-Flash API 调用量飙到第二，还是国产大模型第一；Artificial Analysis 数据里，它更是冲进全球开源大模型第二。海外开发者都在夸：AI 分析碾过同价位对手，面向 Agent 时代的实用性不搞虚的，甚至被当成 Gemini3 Flash 平替 —— 关键这模型不仅效果能打，还免费又便宜！之前总说国产大模型出海难，现在小米这进步是真肉眼可见，全球关注都不输同期的 Gemini3 Flash，这波确实有点东西！

36. #全国产AI更懂你# 11月6日，科大讯飞发布基于全国产算力的讯飞星火X1.5深度推理大模型。该模型率先在全国产算力平台上攻克MoE模型全链路训练效率，端到端性能达到国际竞品效率的93%以上。其语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力等对标国际主流大模型，其中，数学能力持续保持国际领先。同时，星火多语言能力持续升级，支持130+种语言，整体性能达到GPT-5的95%以上，为世界提供AI发展的“第二选择”。 #科大讯飞全球1024开发者节#

37. Gemini 3 Pro比之前的2.5确实好非常多，分析，做图像视频都很厉害。但个人感觉，还不到能取代gpt 5.1 thinking的强度。尤其GPT “长期记忆”这一块很强，也已经被我训成很懂我的工作合伙人了，这部分太难替代。各有千秋吧，我自己还是要两个都用。AI总结：Gemini 更像“超级检索式分析器”GPT-5.1 更像“策略家 + 思考伙伴”纯信息密度 & 资料整合能力：Gemini 3 Pro 更强多层推理、跨主题整合、结构化深度分析：GPT-5.1 Thinking更强Gemini 3 Pro 的优势多模态 & 超大上下文处理。Gemini 3 Pro 支持文本、图像、视频、PDF 等多种输入模态，也能处理非常长的上下文 (比如大量文档 / 长篇报告 /大数据集) — 这是它的一大杀手锏。逻辑推理 + 数理 / 复杂任务处理能力强。在多个基准测试 (数学、逻辑推理、视觉 + 推理、多模态理解等) 中，Gemini 3 Pro 的成绩在很多项都超过 GPT-5.1。擅长“重”／“大规模”内容处理 + 综合型任务。如果你的任务需要跨文档整合、图文混合分析 (比如政策 + 数据表 + 图表 + 图片)、长时间 context 的研究 — Gemini 会表现得更稳定。GPT-5.1 Pro / Thinking 的优势自适应推理 + 工具 / 代理整合 + 高效对话 / 编码工作流程。GPT-5.1 最新版本 (Pro / Thinking) 强调“根据任务难度自动分配思考资源 + 支持工具调用 / 代码执行 / 多轮对话 + 稳定性 / 开发者友好性”。更适合迭代、动态交互、对话与写作 / 编码。比如你做写作、策略分析、代码编写、快速原型、反复调整 prompt／输出 — GPT-5.1 在速度、连贯性、开发者体验上往往更顺手。在“记忆准确性 / 长对话稳定性 / 多轮交互”方面表现不俗。对于需要持续对话、多轮迭代、状态保持、复杂 prompt chain 的任务，GPT-5.1 更擅长维护连贯和响应一致性。#人工智能#

38. #AI大模型上市第一股#2026年1月8日，智谱AI登陆港交所（股票代码2513），成为全球首家以AGI大模型为核心的上市公司，发行市值超511亿港元，摘得“AI大模型第一股”。公司源自清华KEG实验室，GLM架构适配国产芯片，模型GLM-4.7评测居全球开源前列。2024年收入3.1亿元，服务超1.2万企业客户，但尚未盈利。上市被视为中国AI从技术研发迈向资本验证的关键转折。

39. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

40. RAG、LangChain、Agent 到底有什么关系？

41. #ChatGPT将成为超级APP入口# 我始终觉得这事儿行不通，国产AI才是真正的潜力股！ ChatGPT虽靠生态整合抢占先机，但数据合规争议、中文适配不足都是硬伤。反观国产AI，DeepSeek、通义千问等早已在垂直领域突围，方言识别、工业级应用落地远超同类。更关键的是，国产AI背靠本土场景优势，从金融合规到工业质检都精准适配需求，加上开源生态和算力优化，性价比和安全性双在线。超级入口之争拼的不只是技术，更是本地化适配力，国产AI的差异化优势注定能站稳脚跟！

42. 国产AI模型对决实测比肩海外旗舰 Agent时代已来？

43. 一个能自己搞钱的AI Agent在海外火了，中国造

44. 实话实说！2026年AI圈已经卷麻了，国产AI真的站起来了，不吹不黑

45. 2026年AI现状

46. 从“动嘴”到“动手”

47. 国产AI智能体时代到来

48. 中国信通院可信AI智能体评估体系2.0发布

49. 2026开年，智能体与国产智算引爆AI新赛道

50. 国产AI智能体

51. AI大模型一日速览

52. AI行业周报

53. 国产AI底层破局

54. 2026 全球 AI Agent 生态白皮书

55. 小米MiMo大模型任务完成率81%，与头部模型比如何？

56. 全球大模型能力排名（2026 年 3 月）

57. 拒绝硅谷溢价！2026国产模型大霸榜，国产大模型如何撕开OpenAI的围墙？

58. 中国AI大模型调用量暴涨31%！国产AI Agent时代真的来了

59. 大模型 Agent 进化论

60. 88家中美AI巨头上榜！大模型、AI Agent赛道，中国赢麻了

61. 当我用阿里的ModelScope Agent来做智能体应用开发

62. 180 个即插即用的 AI 专家人设，agency-agents 中文版

63. Solo.io 推出 AgentBench，解决代理式AI“最大未解难题”

64. 大模型如何被评判好坏？一文读懂 LLM 评测全体系

65. OpenClaw 太烧钱？全球跑分榜出炉，国产大模型杀疯了！

66. 拒绝 AI "断片"

67. 【AI快讯】阿里千问 Qwen3.5 原生多模态 Agent 架构，推理效率飙升 19 倍

68. Kimi K2.5来了！杨植麟亲自站台，还能分身出100个Agent！

69. Kimi 进化

70. Kimi开源K2.5炸场！Agent集群效率狂飙4.5倍

71. Kimi K2.5 深度实测

72. 最新国产AI巨头测评

73. 硬核实测 | 如何用DeepSeek-R1把你的Agent成本打下来90%？

74. 6400+ Star，被马斯克点赞！这个多智能体框架让AI团队替你打工

75. 深入谈谈GLM-5-Turbo

76. 深度拆解 Claude Agent 架构

77. Claude Code Agent Teams 新鲜入门实践

78. 国内领先的智能体平台

79. 2026年国产大模型智能体规模化落地，企业级应用市场加速爆发

80. AI Agent评测体系全景：如何衡量智能体的真实能力?

81. 国产Agent工具到底哪家强？这5款宝藏推荐，别错过！

82. 67页Agentic AI综述：13大机构发布，4大核心范式与未来路线图！

83. OpenClaw创始人点赞网易"小龙虾"LobsterAI，国产Agent 凭实力出圈

84. 如何评估大模型的推理能力

85. 从对话到Agent：大模型工具调用能力的量化评测

86. AI Agent智能体技术发展报告

87. AI Agent企业落地难？这5款国产工具最值得尝试

88. Agent2.0升级！MiniMax开始抢夺“工作入口”

89. 如何评估大模型的真实性能？除了跑分，技术决策者更应关注这三点

90. 一个获得10.4k+ stars的国产Agent平台...

91. 2025年以来国产AI智能体开发平台密集发布，工程化落地加速推进

92. AI Agent大爆发！2026最值得玩的5个免费智能体

93. 国内主流的智能体开发平台

94. 告别踩坑！2026最适配中文开发者的AI编程助手推荐

95. 智能体｜Agent 自动化评测系统构建

96. 不只PPT，Kimi K2.5 Agent可以帮你做Excel、Word和PDF了

97. 第93天今日灵感选择，Kimi 还是Codex?

98. 每天1000 次免费 Qwen 3.6 Plus 请求，阿里开源 Qwen Code 终端编程 Agent，内置 Skills 和 SubAgents 工作流

99. 箴言Portfolio|不只PPT，Kimi K2.5 Agent可以帮你做Excel、Word和PDF了

100. Agent指南 | 智能体开发产品之千问

101. 开源大模型测评框架：OpenCompass

102. 云知声U2Claw上线！桌面级AIAgent，打通办公“最后一公里” - 哔哩哔哩

103. AI Agent 热潮：从聊天到做事，智能体正在重塑我们的工作方式

104. CVPR 2026 像专家标注一样思考！IBISAgent：多模态Agent自主多轮交互细粒度视觉推理框架

105. OpenClaw热度持续攀升，国产智能体生态加速扩张

106. GitHub 本周最火 10 大项目：AI 代理全面爆发，国产项目强势上榜

107. 【详情教程】Windows本地搭建AI Agent：OpenClaw+飞书，手机一句话控制电脑执行任务

108. 519.DeepSeek V4将于4月下旬发布

109. OpenClaw+飞书手机一句话控制电脑执行任务

110. 关于行业 AI Agent 评测的 9 个方面

111. 腾讯放大招！国内首个 AI 浏览器 Agent 上线，还能自定义大模型！

112. Agent 评测怎么做

113. AutoGen 全面指南：微软开源多代理框架

114. 云知声U2Claw桌面级AI Agent正式上线，助力AIAgent实干化落地

115. 中国AI Agent行业竞逐，百融云创Agent 锚定结果交付核心

116. 失重感：AI Agent 时代的开发初体验

117. 【评测系列1】我从 5 个维度评测了 10 个 AI Agent：一套可落地的评测体系建设

118. Agent开发实战-金融智能投顾Agent（Qwen-Agent深思熟虑版）

119. DeepSeek-V3.2正式发布，强化智能融入推理

120. 我把 Kimi 做成了数据分析专家

121. 杭州AI Agent上新！企业级平台“帝王蟹”发布

122. Agent Skills 测试框架 Skillgrade 开源

123. 当AI不再是聊天工具：一场认知革命的序章

124. OpenClaw 任务完成率暴涨 43%！字节开源神器，Token 成本暴跌 83%

125. 微软AutoGen：构建多智能体工作流的艺术

126. ClawSafety：AI Agent安全评估新基准

127. Qwen Code 这波突然火了，先别急着装：终端 Agent 最稳的 4 步配置，我替你踩完了

128. 首个长轮多模态DeepResearch大模型&Bench！

129. 神人拆解CC源码揭秘高杠杆用法，ClaudeCode竟是多Agent编排平台

130. [未完待续] 一次真实的不完整的vibe coding记录: GLM-4.7 in claude code

131. MCP 只是“工具调用”吗？把 Agent 的协议层价值讲清楚（附迁移 checklist）

132. 转行AI产品，AIAgent起码要学到这个水平…

133. coding agent 2025 年度总结

134. 聚焦油气行业数字化升级：智能体开发与国产智能体应用技术研修班

135. 聊聊Agentic AI与AI Agent 有啥区别？

136. 用实例看清楚AI Agent全流程！

137. 55.8k Star！微软 AutoGen：让 AI Agent 像团队一样协作的开源框架

138. 智能体开发与国产智能体应用技术研修班

139. AI Agent评测维度

140. 做 Agent 必看：如何科学地评估你的agent

国产AI Agent已能干活，但选国产还是国际？关键看这三点

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