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Seltz为Agent自建一套持续更新的Web索引，让它能够及时看见公开网络中正在发生什么；AnySearch聚合开放Web和20多个垂直数据源，让Agent知道面对不同问题应该去哪里查；Octen则重写索引、排序和服务层，让Agent可以同时展开几十甚至上百次查询，更快、更大规模地看见信息。
能套现就赶紧套现！一位账上压着70万美元OpenAI股权、刚从OpenAI离职的员工，不睡觉也要上网喊话老同事。眼看OpenAI的估值一路走高，他怎么反倒劝人赶紧落袋为安？
Factory 成立于 2023 年 4 月。彼时，企业市场连 GitHub Copilot 都尚未完全接受，更不用说完全自主的 AI 软件工程代理（Autonomous Agents）了。Matan 形容创业最初的两年是一场在沙漠中的跋涉：技术理念过于超前，工程师还没准备好改变习惯，企业采购团队也充满怀疑。
Axis Robotics 与佐治亚理工、加州大学伯克利分校、南洋理工等高校团队通过超过 5 万条人类演示和一组规模实验，给出了一个肯定但更复杂的答案：众源仿真数据可以有效，但模型能否从数据规模中持续获益，取决于任务覆盖、行为多样性、质量控制和数据增强，而不只是轨迹数量。
JarvisHub 给出的答案，是把可编辑画布同时变成用户工作区、Agent 的外部记忆、行动空间和共享项目状态。Agent 不再只从聊天记录里猜测上下文，而是直接「看」到画布上的提示词、参考图、候选版本、生成结果、依赖关系、失败记录和用户反馈，再据此规划、调用工具、写回结果。
现在最新动态来了，老黄在Y Combinator近1小时的《Jensen Huang: The Mindset That Built NVIDIA》访谈里狂爆金句，高能不断：Agent是一种新的软件形态。Agent不必达到100%准确才有价值，“可控性”或将成为其下一个发展阶段最大的突破口。
这篇文章，我们邀请到了由SGLang孵化的RadixArk的联合创始人和核心成员，以及数据中心专家，一起聊聊AI Infra的四层架构、行业如何把“硅”的潜力榨到极限，以及背后的关键技术。
还记得 24 年当时去光年之外面试，找老王聊的时候，最后老王问我一个问题：“你都做了这些，为什么不选择创业？”我说：“我想在一个相对成熟的体系下干两年，看看一个成熟的体系如何把产品做起来的。”时间过得很快，转眼间就小两年时间了，我想我也是时候出来了……
新智元报道 2026年，AI行业最昂贵的新故事，已经不只是「训练一个更大的模型」。 资本开始直接押注：让AI参与制造下一代AI。 4月，AlphaGo核心缔造者David Silver创办的 Inef
最近有个挺有意思的对比实验，来自 Composio 团队。他们用同一个模型 Kimi K3，分别放进三个不同的 agent 框架（harness）里跑 ——Claude Code、Hermes 和 Kimi Code—— 一共测了 28 个完全相同的任务。