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如何让 Agent 把浏览器用得更 6，一直是一个还没有完美解答的课题。周末躺床上刷 GitHub trending，看到一个项目名字叫 BrowserAct。简介写着：AI Agent 操作真实浏览器。
6 月 10 日，千问上线国内首个全周期高考志愿填报 Agent，面向全国 1290 万考生免费开放。该 Agent 具备「志愿报告」、「志愿日历」、「志愿问答」三项核心能力，从查分、填报到录取跟进，全程在线，随时响应。
AI Agent 正在从 "单兵作战" 走向 "团队协作"—— 让多个 Agent 分工配合，去完成单个 Agent 难以独立扛下来的复杂任务，也是近期最受关注的方向之一。
顶级AI编码一日千里，到了生物学领域却频频翻车，并非模型不够聪明，而是科学数据库至今只为人类点鼠标而生。
过去两年，大模型写代码已经不再新鲜。从代码补全到 GitHub issue 修复，从竞赛编程到仓库级软件工程，人们习惯用一个简单标准评估 coding agent：代码能不能写对？测试能不能通过？
当前，Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进，科学家们看到此场景，也不禁寄予厚望：AI 智能体何时能以同样的速度，帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关？
一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。
近年来，大语言模型在数学、代码等任务上的表现不断刷新上限，但到了医疗诊断、故障排查这类真实世界任务里，真正困难的是让多个智能体在不确定的动态环境中持续协作推理。
最近，一个叫 Emergence AI 的团队做了一场社会实验。它们建了一个持久化的虚拟小镇，把市面上最顶级的几个大模型扔了进去，赋予它们行动的权限。它们想看看，当 AI 真正拥有了不受限制的 15 天，它们会建立一个乌托邦，还是一个疯人院。
OpenSquilla 是一个开源 Agent Harness 框架（https://github.com/opensquilla/opensquilla）。它在 Agent 应用和模型之间加了一层运行中枢。OpenSquilla 由上海基元律动科技有限公司开发。基元律动成立仅几个月后，已完成首轮融资，估值高达1亿美元。