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导读：随着智能体系统（Agentic AI System）处理任务能力的持续提升，AI 正在逐渐从传统意义上的工具，演变为能够自主决策、独立执行任务，并与人类及社会群体进行持续交互的智能主体。但是一个越来越值得关注的问题是：当 AI 的认知能力不断扩展，其潜在风险不再局限于单一任务中的幻觉、偏见或决策错误，而是进一步影响人类用户的能动性、自主性，乃至人类对 AI 系统的控制权。
一个 Agent 到底凭什么越来越强？有人靠更大的模型，有人靠更多数据。就在前天，Google Research 最新发布的 WikiSkill 给出了另一条答案：给 Agent 搭一套三层知识架构，让技能自己进化。
今年发了这么多期短剧Agent创作平台，我发现市面上专门针对TVC制作的，超级少。
今年三月，OpenMAIC 正式开源，用户已经可以借助 AI 完成一节课的设计与生成。
Dify 正式推出全新 Agent 体验，将 Agent 从工作流中的执行节点升级为拥有独立配置与完整生命周期的独立实体，提供 Build、Manage、Track 三层能力及 Tool、Skill、Sandbox CLI 三种扩展方式，支持企业 AI Agent 跨场景复用与持续演进。
面向Agent Harness层自进化方向，CREAO AI近日完成千万级美元新融资，资金将用于扩大真实业务工作流与高质量反馈数据规模，加速基于开源模型后训练的垂直模型迭代。
Uber公开内部AI软件工厂，透露其超过七成PR代码审查已由AI Agent接管，在Agent周活用户增长7倍、请求量激增9.4倍的背景下，通过六因子成本公式拆解与模型路由、代码模式、上下文图谱等优化手段，将单会话平均成本压降52%。
阿里千问创作平台上线 Wan 3.0 视频生成模型及 Agent Teams 多智能体协作模式，用户输入剧本与一句话提示词即可由编剧、导演、美术、分镜师、配乐师等 Agent 自动接力完成影视短剧制作，文章以"华强买瓜"剧本配合《JoJo的奇妙冒险》风格进行实测，展示了从需求拆解、角色资产生成、镜头提示词确认到视频拼接与片段迭代修改的完整流程。
新加坡Physical AI公司Ropedia正式发布新一代多模态采集系统HOMIE Gen2，以4目全景360°、十余种模态同步采集与开箱即用的高精度训练级数据，将人类经验规模化为机器人可直接学习的训练数据，推动Physical AI的经验规模化落地。
南京大学联合南洋理工大学提出游戏开发智能体框架VibeGame，组建8人对抗式Agent团队并重造AI-Native游戏引擎，通过试玩验收和经验沉淀实现免训练自我进化，从一句自然语言即可生成完整可玩游戏工程。