Salesforce 是一家云软件巨头，一直在围绕 AI 重塑其业务，在周二于旧金山举行的一次小型聚会上，首席执行官马克·贝尼奥夫及其团队公布了这些努力的最新成果：Slack 的更新版本，配备了大量新的 AI 功能。其中最重要的是其 AI 助手 Slackbot 的重大升级
我的Claude Code，学会做梦了。说真的，我打这行字的时候自己都觉得有点离谱。事情是这样的。就在前些日子，Anthropic新出了一个功能叫Auto Dream，字面意思，让Agent在休息的时候，自动做梦。
快手的这篇论文，正是对这一问题交出的一份沉甸甸的工业级答卷。他们提出了 GR4AD（Generative Recommendation for ADvertising），一个横跨表征、学习、服务三大层面协同设计的生成式广告推荐系统，并已全量部署于快手广告平台，服务超过 4 亿用户。
就在今天凌晨，Cursor 3正式发布！自Cursor诞生以来的最大一次飞跃！X上Cursor的官方账号上发布的推文写得极其大胆：为所有代码都由Agent编写而建的世界，同时保持开发环境的深度
产品本身包括了一个Agentic Payment Skill，一个龙虾可以用的“虚拟卡包”，和一套他的围栏，（好像现在可以叫 Harness 了）。这些东西本身只是配套的 infra，核心在于商户的功能 Skill，服务于 Agent 的需求。商户会在 Skill 中引导用户授权 Agent，允许自主完成小额的支付。
一家叫泛灵人工智能的团队，出了一款主打「超级办公助理」的硬件产品。
过去一年，AI 硬件很热，但很多从业者心里其实都清楚，热归热，真正做起来并不轻松。
Harness（驾驭）的风，终究还是从大模型，吹到了机器人！
在 AI 圈，模型至上论正在遭遇前所未有的挑战。当所有人都在屏息等待新模型再次刷新智力天花板时，AI 基础设施领军人物、LangChain 联合创始人 Harrison Chase 在最新对话中抛出了新预判：大模型正在沦为大宗商品，而决定 Agent 成败的，是那个包裹在模型外的 Harness 。
去年讨论Agent落地时，重点往往是Context Engineering。大家都在琢磨怎么放 Few-shot，怎么优化 RAG 检索的文本片段。但随着 Agent 任务复杂度的上升，控制数据流向、工具调度和异常处理的底层脚手架代码，往往比单纯拼接文本对系统性能的影响更大。
