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上周,OpenAI 悄悄上线了全局记忆系统,能记住你的偏好、文风和工作节奏;谷歌则搞了个 A2A(Agent-to-Agent )系统,让AI之间开始协同对话;更早前的Anthropic,则是推出了 MCP 协议,想让多智能体像“USB设备”一样无缝衔接。所有人都在朝一个方向狂奔:让AI Agent变得像人一样“能协作”“有记忆”“能独立判断”。可这些技术,真的能让AI Agent变聪明吗?还是只是我们试图用协议、记忆和结构,驯服一群“行为混乱”的P人? 本期,我们就来聊聊:AI Agent的集体上岗,是技术奇点,还是协作灾难的开始? 00:00Agent 概念到底有多混乱? 我们为什么说现在的 AI Agent 像是一群“P人”?你以为是协作,其实可能是一场低效会议 03:28 AI 自主性还远未到位,强如Manus也只有40%的成功率 感知、思考、行动三大核心能力中,我们的重点错了,总以为大模型的思考足够强,就能搞定执行 08:03 如果车和手机也算Agent,那苹果、特斯拉都还搞不定 。自主Agent的成功率,是眼泪写的 15:07 我们试图用Agent,驯服大模型这个“高智商的刺头 ”,其实是不对的 16:19 MCP & A2A:AI世界的“转接头”和“内网协议” MCP就像AI的USB协议,解决纵向整合;A2A让Agent之间可以协作,解决横向沟通 24:32 OpenAI全局记忆悄悄上线、超长的上下文,是Agent时刻的信号吗? 30:05 传统软件+AI,还是AI agent? GPT4O vs Canva AI?Claude vs Cursor? 42:49 没有数据的 AI 就像没上岗证的实习生 为什么我用腾讯元宝跑DeepSeek?因为有公众号的数据呀 47:40 想做 Agent 创业,核心在于:找到细分领域 + 拥有专属数据 + 构建稳定链路 51:41 Agent是你的“赛博牛马”,你愿意去做脏活累活、建立流程,AI才会带来价值 人工智能=人工×智能,人工缺席,一切归零 01:00:13中美AI发展路径:制造业回流 vs 工业智能化 美国缺工人,中国缺AI。一边是教育体系跟不上,一边是Know-how提取不出 01:03:23 夫妻吵架式脱钩:中美合作,才可能AI突围 中美关系像夫妻分居,吵归吵,日子还得一起过。AI 是全球协作问题,不是谁能独立完成的事 【关注主播】: 📕小红书:叫我小苏就好啊 📺B站:叫我小苏就好啊 📱微信:Roisu117 【关注频道】: 📕小红书:人民公园说AI ▶️油管:人民公园说AI 🐦推特:人民公园说AI