AI Agent 技术发展 - 2025年AI agent在信息获取方式和工作流上发生重大变化，从单次搜索决策模式转变为完全自主的Deep Research模式，能同时打开多个网页并重新评估立场 [2] - Agent可调用工具数量将在几个月内从10个量级扩展到100个量级，模型将自主判断工具调用路径 [2][8] - Multi-agent系统通过任务分拆提升效率，每个agent专注特定子任务，使调试更独立且风险更低 [3][17] 技术突破与创新 - Chain of Thought与tool use结合使agent能在推理中自主调整工具调用方向，摆脱固定工作流限制 [8][29] - Computer Use处于早期阶段，虚拟机(VM)技术将成为创业机会，可能出现针对iOS等操作系统的专用VM公司 [5][12][25] - 评估微调飞轮成为关键，开发者需构建领域特定评估器验证模型输出的数学正确性和权威性 [4][9] 行业应用与生态 - Vertical agent将直接受益于multi-agent系统，在客户服务等领域形成专业化分工架构 [3][8] - 医疗和法律行业尝试用computer use自动化传统手工操作，如跨应用切换和Google Maps街景分析 [10][12] - BrowserBase和Scrapybara等公司构建computer use基础设施，提供浏览器自动化和远程桌面托管服务 [12] 开发者工具与API演进 - OpenAI推出阶梯式API设计，基础调用仅需4行代码，同时支持50+可配置参数满足高阶需求 [17][19] - Assistants API的tool use功能获市场认可，但使用门槛过高，新版将融合Chat Completions API的易用性 [20] - Responses API支持多轮交互和多重输出，与MCP生态形成互补，强化工具集成能力 [20][21] 未来趋势与挑战 - Agent将深度融入日常产品，如浏览器集成和自动化重复任务，实现"无处不在"的交互 [6][15] - 模型运行时间需从分钟级扩展到小时级以处理复杂任务，算力提升是关键突破点 [8][29] - 科学研究和机器人技术是被低估的应用领域，O系列模型可能加速科研进程 [30][31] 企业实践建议 - 建议企业优先构建内部multi-agent系统解决实际问题，为未来对接公共互联网做准备 [8][28] - AI初创公司应聚焦工作流编排，通过强化微调和CoT工具调用释放模型潜力 [29][32] - 基础设施领域存在垂直机会，如Runloop AI提供测试虚拟机，AIOps公司管理prompt和API计费 [21][23]