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过去几年，大模型推动 AI 能力快速进入数字世界。但当 AI 从文本、代码走向真实环境，更为复杂的问题开始浮现：机器如何理解世界？如何预测变化？如何在现实环境中持续行动？
文章拆解了 Astra 模型与 Codex Harness 的配合方式：Codex 启动一个持续运行的代码环境，接入浏览器和桌面操作工具；Astra 通过无障碍模式读取界面中的文字、按钮结构，并通过截图综合判断。模型把准备执行的操作写成代码，交给 Codex 的工具完成。
最近，越来越多的 AI 创业公司开始讲起 Neolab 的故事。
数宗科技创始人丁天（南京大学00后）创立AI Agent公司，开发企业级产品Brand Master，通过虚拟消费者模拟帮助品牌在新品上市前完成全生命周期测试，将新品研发周期从2个月缩短至1周，营销ROI平均提升80%，已服务雅诗兰黛、盒马、7-Eleven等客户。
五大助听器品牌垄断 30 年，AI 能突破吗？
四年前，法国举办的一场 CNCF 大会上，主持人向台下的大模型创业者抛出一个常规问题：“Kubernetes 能为 AI 带来什么？”
刚刚，OpenAI 发文投下一颗重磅新闻，称他们使用一种比 GPT-6 Astra 更强大的、未公开的下一代前沿大模型，联合约 10000 个并发协作的 AI Agent，仅耗时 88 个小时，便攻克了克雷数学研究所设立的七大千禧年难题之一 —— 纳维 - 斯托克斯方程（Navier-Stokes Equation）的存在性与光滑性问题。
模型定上限，Agent 定下限。
今年 4 月，有买家给 Anthropic 开出约 6000 亿美元的估值，到了 8 月，部分投资人预计，Anthropic 上市时的估值可能达到 2 万亿美元甚至更高。事实上，要支撑这样的估值，Anthropic 需要在未来几年持续保持高速增长，但 OpenAI 的追赶给这一预期再次增加了不确定性。
过去两年，AI 领域最激动人心的叙事之一，是让模型自己改进自己：自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复自己的代码。这条路线叫递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。