讓世界適應 AI Agent，而非教 AI 做人
香港大學黃超教授提出，AI 的未來在於構建適應 Agent 的環境，而非強迫 AI 模仿人類行為。他強調 CLI（命令行介面）是這些自主智能體的母語。
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大廠轉向 Agent 生態系統佈局
大型科技公司正將策略轉向 AI Agent 生態系統。此轉變預示著傳統以「流量」為核心的護城河可能面臨瓦解。
應用程式演變為開發者工具的趨勢
本文指出，隨著 AI Agent 的整合，所有應用程式未來都將轉變為開發者工具。這顯示軟體環境正朝向高度可程式化與代理化發展。
AI 替我購物：消費者體驗的侷限性
本文質疑了 AI 驅動購物的有效性，認為用戶在效率之外更看重情感與體驗因素。文章指出目前的 AI 模型難以捕捉人類消費的細微差別。
27B LLM 在 RPG 敘事勝過 405B
測試 8 款 LLM 作為代理桌上遊戲 GM；27B 模型在敘事品質勝過 405B，儘管工具呼叫具挑戰。小模型如 Mistral Small 3.1 在低階硬體上 4-5 次工具呼叫後失效。本地可靠使用門檻為 70B+ 於 64GB RAM。
上海交大AI教授親授：半天帶你拆解Agent底層邏輯
上海交大教授將於北京舉辦線下工作坊，深入解析AI Agent的底層架構與運作邏輯。此課程旨在協助開發者更透徹地理解自主代理的運作機制。