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一个 Agent 到底凭什么越来越强？有人靠更大的模型，有人靠更多数据。就在前天，Google Research 最新发布的 WikiSkill 给出了另一条答案：给 Agent 搭一套三层知识架构，让技能自己进化。
今年发了这么多期短剧Agent创作平台，我发现市面上专门针对TVC制作的，超级少。
文章以1955年麦卡锡等四人提交达特茅斯会议提案为起点，回顾人工智能学科诞生70年来的关键节点——符号主义与连接主义的兴衰、两次AI寒冬的成因与转机、2012年深度学习崛起、Transformer架构与ChatGPT引发的产业变革，指出AI发展是一条反复冲高与摔落的锯齿线，每一次寒冬皆因承诺跑得比能力快。
今年三月，OpenMAIC 正式开源，用户已经可以借助 AI 完成一节课的设计与生成。
SpaceXAI工程师Lauren Tan用pstack并行运行20多个GrokBot智能体，单月交付1000多个PR，核心是用control glass等技能让智能体自验证，并以Dune架构禁用useEffect与注释、强制进程隔离等硬约束取代人工盯代码，使智能体可自主完成写码、测试与主干合并。
“你如果不能在几个小时内重建 Cursor，下次面试会非常艰难——那不过是 300 行代码的一个 while 循环。”
没有交互，产品就不算是游戏。
COCO Matrix CEO高宇翔在访谈中提出，真实世界不可能被提前穷举，具身智能应将In-Context Learning作为核心范式，让机器人通过现场示范和纠正直接适应新任务与新环境，而非每遇到新任务都依赖重新采集大量数据并训练模型，从而显著降低部署门槛和适配成本。
众擎机器人CEO赵同阳在2026世界机器人大会上透露，今年已将60%资金与人力投入机器人"大脑"研发，发布仿人脑五层体系架构EngineAI Awaken，明确不做"第二个宇树"，借鉴英伟达底层平台与生态路线，并将80%至90%资源押注商用、工业及家庭等应用场景。
今年7月15日，一个名字很长的新规开始实行：《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》。