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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。
在AI agents接连越界之后，一场关于AI该走多快、由谁来管的争论。
这两年大模型圈有一条几乎没人怀疑的信条，Scaling Law。
大家好，我是最近被Opus视频刷屏的袋鼠帝 我的X和朋友圈几乎被它刷屏了，产品宣传片、数据动画、手绘风科普……动效都很丝滑，字和图表清清楚楚，看着还挺高级的。
如今，AI正式杀入物理世界！
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。
团队盯住的是一个很实际的问题：Agent 明明保存了项目计划，预算更新后却仍按旧版本行动；看过环境截图，下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新，还是找到了证据却没用上？
视频Agent赛道又来新玩家，但这次有点不一样。
「全球只有大约5,000人，真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说，只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者，才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。
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。