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1995年，Michael Wooldridge和Nicholas Jennings在《Intelligent Agents: Theory and Practice》中，将自主性（Autonomy）、交互能力（Social Ability）、反应性（Reactivity）和主动性（Proactiveness）列为智能体的四项基本特征。
Personal Agent掀起了硅谷2026年新一轮融资高潮。短短几个月，一批能够替用户自主完成任务的个人智能体接连走红。从Instinct到Grokbot、Caddy、Ollie、Pally，再到Meta推出的Muse与OpenAI发布的Dots，一场消费级 AI 产品的新一轮竞赛正迅速升温。
这两年大模型圈有一条几乎没人怀疑的信条，Scaling Law。
近期，六角未来沿着 Physical Coding 的思路，进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果，在 RoboDojo 全部 42 项任务上，HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分，成功率高出第二名 7.5 个百分点，领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
将联合研发AI金融智能体。
“全世界最无聊的机器人。”这是最近《纽约邮报》的一篇报道标题，而这家公司的创始人们却认为，这是“对一家机器人公司最高的赞美”，这家公司叫Dyna Robotics。
近日，由清华大学、原力灵机与极寰时代联合研发的世界动作模型LoopWAM，登顶真机评测榜单RoboChallenge Table30 V2，成功率与过程分双双位列榜首，成绩超过VLA-DM0.5等同期方案。同时，LoopWAM在仿真榜单RoboTwin 2.0和RoboCasa365上同样取得SOTA表现。
从通用模型到个性化智能，人工智能的竞争正在向长期学习与专属能力沉淀延伸。
Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。
就在刚刚，OpenAI三大新模型短暂上线了。