活动信息 - 锦秋小饭桌是为创业者打造的常态化闭门社交活动，每周五晚在北京、深圳、上海、杭州等地举办 [22] - 活动形式为非正式会谈和产品技术人社交饭局，围绕技术、投资、硅谷和国内进展等话题进行真诚交流 [23] - 2025年9月至10月将举办三场活动：9月26日深圳AI Agent专场、10月10日北京具身智能专场、10月17日深圳机器人派对 [3][5][50] 大模型在决策任务中的应用局限 - 现阶段大模型不适合直接用于严肃的长序列决策任务（如游戏AI），其表现不如传统的小型强化学习模型 [25] - 决策任务具有一步错满盘皆输的特性，而大模型擅长的感知/生成任务容错率较高 [25] - 大模型训练数据中缺乏高质量的决策过程知识和数据，例如在斗地主游戏中性能仅能勉强战胜随机出牌的智能体 [26] 信息检索范式演进 - 传统RAG通过外部的Embedding、Ranking、Retrieval等工程化手段进行信息召回 [32] - 新一代模型（如Claude）具备原生上下文感知能力，能自主决定使用何种工具进行语义和场景强相关的信息检索 [33] - 模型原生能力效果好但成本高，适合模型开发者，应用层公司为控制成本仍需采用外部工程方案或混合使用 [35] Agent架构与发展趋势 - 目前主流应用基于React的单智能体模式，通过思考-行动循环完成任务 [36] - 多智能体系统正在兴起，通过规划、解题、验证等多个角色智能体协同工作，可取得超越单智能体的效果 [36] - 让AI Agent交付预期结果的关键在于前期生成清晰明确的需求文档、软件架构图和任务列表 [38] AI Agent基础设施技术流派 - Sandbox模式以Manus为代表，为每个Agent启动一个独立的完整Linux系统沙箱，功能强大但资源消耗大 [39] - 模块化组件模式以AWS Agent Core为代表 [40] AI硬件与交互方式演进 - 通用Agent的机会在于交互方式变革，如从打字到语音输入，未来可能出现新硬件设备利用AI服务时间 [42] - 主动式AI硬件是下一代产品，但面临技术挑战，预计还需2-3年才能被工程化验证 [43] - Meta发布的Rayban Display是中间产品，备货量仅1-2万台，性能表现不佳且演示出现故障 [44] 大模型记忆管理与数据源 - Memory管理是大模型能力提升的下一个赛点，需找到模型自发压缩状态的方案以突破transformer架构的上下文限制 [45] - 拥有多样化数据源的Agent在理解用户语境方面表现更好，例如谷歌通过浏览器、云盘、邮箱等服务覆盖用户生活场景 [46] - 开发专有浏览器是为AI功能提供最高权限的技术路径，可避免频繁权限提示，提供更流畅体验 [46] 创业支持 - 锦秋基金设立Soil种子专项计划，专为早期AI创业者提供资金支持，帮助将创新想法转化为实际应用 [57]