2025年，AI Agent赛道在“元年”光环下正经历洗牌，通用智能体面临商业化和技术成熟度的双重挑战，而深耕垂直领域的Agent产品则展现出实际价值。未来，智能体的发展将更加依赖核心模型能力的突破、强化学习带来的自主进化，以及企业组织和产业生态在人机协作模式上的深度变革，才能实现从效率工具到系统性赋能的跃迁。

AI搜索正凭借先进算法与大模型，驱动搜索引擎从信息匹配走向知识合成，显著提升了点击质量与用户参与度。这不仅预示着千亿级市场机遇，重塑了商业模式和内容生态，更引发了关于知识权威性、信息茧房和认知模式的深刻社会与哲学思考。

人工智能的蓬勃发展正推动硅谷从侧重消费级软件的“比特经济”向聚焦基础技术和物理实体的“硬科技”时代转型。这场转型不仅体现在巨额资本向AI芯片、算力基础设施和具身智能等领域的倾斜，更预示着未来创新将深度融入物理世界，重塑全球产业格局、地缘政治平衡乃至人类社会生活。

本篇深度专访聚焦硅心科技算法专家蒋思源与产品专家黄宁，探讨AI代码审查的现状与未来。文章剖析了AI在代码质量保障中的分层作用，平衡了其带来的效率提升与技术债务风险，并勾勒出“人机协作、分层把控”的未来审查模式，强调人类在业务逻辑和架构理解中的不可替代性。

AI Agent正迅速从概念走向落地，预计2025年将迎来规模化应用。文章深入探讨了AI Agent的技术定义、当前用户体验（包括惊喜与痛点），以及开发者如何通过预期管理、指令遵循和多Agent协作等技术与产品创新应对挑战。同时，文章也分析了AI Agent初创公司如何通过新数据、用户默契和延长价值链来构建商业护城河，并最终从哲学层面探讨了AI Agent对人机关系、人类独特价值和未来社会结构可能产生的深远影响。

人工智能正经历从通用大型语言模型（LLMs）向具备自主规划和工具调用能力的智能体（Agent）的范式演进。这一转变促使行业从“大炼模型”转向“精耕应用”，引发了关于通用Agent与私域Agent壁垒的深刻讨论。同时，AI落地面临着产品与技术适配、记忆机制和情境理解等挑战，并深刻重塑了人才标准，要求个体从战术执行者转型为战略架构者，掌握跨领域视野与AI协同能力。

Sam Altman在最新深度对话中勾勒了AI未来5-10年的愿景，强调AI将从效率工具进化到能自主发现新科学，并以“AI伴侣”的形态融入日常生活。他乐观地看待AI对就业的冲击，认为人类适应力将创造新角色，并提出构建完善的“AI工厂”供应链以支撑未来AI发展。

《自然》杂志警告称，AI的“数据饥渴症”正导致全球学术知识库遭受大规模爬虫攻击，90%的知识库因此面临服务中断危机，威胁到开放获取的科研命脉。这不仅暴露出AI训练数据来源的伦理与经济困境，更凸显了在AI可能于四年内耗尽现有高质量数据背景下，建立国际性数据公平使用协议的紧迫性。