通用Agent的发展

这些本应被封装为「日常AI工作流」的能力，却仍被塞进一个通用聊天框里手工完成。

这正是留给AI创业者的机会，我们不该让普通人用临时脚本搭建自己的「购房智能代理」，而应当创建一个个可复用、可协作、可沉淀的垂直AI应用。这些应用能自动聚合多源文档、动态构建决策知识图谱、实时比对市场数据、生成合规话术建议等。这样的垂直AI应用，以真实生活任务为中心，封装提示工程、记忆管理、多模态上下文维护，从而构建辅助人类做判断的一体化智能工作台。

理论有一家创业公司使用Gemini 3来进行上下文设计，然后再把结果输入到OpenAI模型中去执行，他们会根据新模型的发布情况不断进行替换，每个类别的智能体工作中表现最佳的模型可能都不同。而他们之所以能够这样做，是因为他们有独属于自己的模型评估体系。作为一家垂直领域的AI智能体公司，他们的核心壁垒不是自己的模型，而是私有的评测数据集。

AI时代的Facebook或Google还尚未创立。当下竞争激烈的基础模型和GPU属于基础设施范畴。

MemRL 证明了，一个冻结的大脑，配合一个不断自我进化的记忆系统，就能实现持续的终身学习（Lifelong Learning）

1. 主体智能，自动agent，自主意识动作，无需编写规则，运行态的强化学习
2. 分类人工规则，人工算法，被梯度下降取代，那么代表意识决策的源头， 第二系统， 的自动化，需要靠人工规则吗？ agent就是在做这件事情
3. 从fast rcnn到 agent的各种文本调度
4. 意识系统，更高级别的抽象， 层层递进才有实现的可能

几乎所有注意力机制、本地记忆结构，乃至优化器本身，其实都可以视为联想记忆的特例