文章解读了UIUC、Stanford等顶尖机构联合发表的《Adaptation of Agentic AI》综述，提出了"Agent Adaptation"统一四象限框架。该框架将Agent进化分为两大方向：Agent Adaptation（改模型内功）和Tool Adaptation（改工具外设），再根据信号来源细分为A1/A2/T1/T2四范式。文章深入分析了各范式的技术路线、权衡利弊，并针对

文章探讨AI Agent基础设施的重要性，指出传统云计算架构与Agent特性存在代际错配。腾讯云推出的Agent Runtime解决方案通过高性能沙箱、执行引擎和上下文服务，解决了Agent运行的安全、性能和并发问题。未来Agent Infra将向智能化、可管理方向发展，为开发者提供标准化开发环境，降低AI应用门槛，让每个开发者都能构建智能应用。

AI Agent是基于大模型的智能程序，能自主感知、规划、完成任务。其架构包括"大脑"(大模型核心能力)和"三件套"(规划、记忆、工具)。AI从"回答问题"进化到"主动办事"，产业链上游为算力、算法、数据，中游有四类玩家，下游应用广泛。未来市场规模将爆发式增长，Meta Llama-4和OpenAI GPT-5等新模型将引领技术革新。对开发者而言，AI Agent既是挑战也是机遇，将重塑编程开发范

近年来，基于大语言模型（LLMs）的软件工程智能体发展迅速，但其训练数据和训练环境仍高度依赖人类知识和人工策划，本质上是在复现人类开发轨迹，难以自主发现新的问题结构与解决策略，这从根本上制约了智能体迈向超级智能的能力。基于此，来自Meta、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队提出 Self-play SWE-RL（SSR），作为软件工程智能体训练范式的第一步。该方法对数据假设的要求极低，仅需访问

文章探讨了AI技术，特别是AI Agent在工作中的应用和未来趋势，强调AI是提升人类能力的工具而非替代品。作者建议拥抱Agent工具、强化人类独特能力、挖掘专业领域垂直应用、以解决问题为导向应用AI。预测2026年AI将向Agentic AI发展，科技股上市潮来临，AI计算从训练转向推理，稳定币与AI Agent将结合改变金融领域，能创造新岗位的企业将更具竞争力。

文章对比了Workflow和Agent的区别，介绍了5款主流Agent框架(AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI、AutoGen)的特点和适用场景。指出当问题复杂、长尾且多变时，Agent框架比纯Workflow更适合，因为Agent能够动态规划、跨系统查证并在对话中决策。文章强调Agent技术是让AI从"执行命令"走向"理解目标"的全新思维方式，并介绍了腾讯云TDAI团队推

文章对比了Workflow和Agent的区别，介绍了5款主流Agent框架(AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI、AutoGen)的特点和适用场景。指出当问题复杂、长尾且多变时，Agent框架比纯Workflow更适合，因为Agent能够动态规划、跨系统查证并在对话中决策。文章强调Agent技术是让AI从"执行命令"走向"理解目标"的全新思维方式，并介绍了腾讯云TDAI团队推

我们正在经历的，不是客服系统的升级，而是劳动力形态的重塑。那个曾经让你头疼的“对话框”，已经进化成了你梦寐以求的理想员工：它聪明、听话、从不疲惫、从不情绪化、且可以无限复制。如果此时此刻，你依然把它当作那个需要客户按“0”才能躲开的“人工智障”，那你错失的不仅仅是一个软件工具。你错失的，是整整一代的新型劳动力。管理者们，请放下 PTSD，重新认识一下这位站在你公司门口的、陌生的新朋友。它不是工具，

我们正在经历的，不是客服系统的升级，而是劳动力形态的重塑。那个曾经让你头疼的“对话框”，已经进化成了你梦寐以求的理想员工：它聪明、听话、从不疲惫、从不情绪化、且可以无限复制。如果此时此刻，你依然把它当作那个需要客户按“0”才能躲开的“人工智障”，那你错失的不仅仅是一个软件工具。你错失的，是整整一代的新型劳动力。管理者们，请放下 PTSD，重新认识一下这位站在你公司门口的、陌生的新朋友。它不是工具，

文章揭示AI智能体(Agent)概念存在"通货膨胀"，将其进化分为四阶段：提示词封装的"陪聊者"、按SOP执行的"打工人"、自主决策的"思考者"和分工协作的"集群系统"。提醒开发者勿被概念炒作迷惑，应根据实际需求选择适合的AI工具，关注实用价值而非噱头。