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2026

当智能体开始规模化：从 Jeff Dean 的 50 个 Agent 预言，到企业级安全与成本拐点

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Published: March 28, 2026

封面：当智能体开始规模化

从 TurboQuant 到智能体元年：2026 年 AI 行业的范式转移

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Published: March 27, 2026

2026 年 3 月，AI 行业正经历从’炫技’到’实用’、从’单模型’到’智能体’的深刻变革。谷歌 TurboQuant 技术、慕尼黑工业大学幻觉研究、OxyGent 框架、商汤业绩和张亚勤的预言，共同勾勒出这一转折点的轮廓。

智能体时代的安全悖论：如何在百倍生产力提升与可控风险之间寻找平衡

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Published: March 26, 2026

当杨植麟预言智能体将百倍提升生产力时，中国信通院却指出当前大模型安全水平仅15%-30%。这场生产力与安全的赛跑，我们该如何应对？

Agent 下半场：工具调用让模型会‘动手’，但成本与安全决定它能走多远

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Published: March 24, 2026

这篇文章基于我今天整理的“中文媒体优先”热点素材与可核验链接撰写：

OpenClaw（“养龙虾”）现象与争议（北京日报/中国青年报）：https://news.bjd.com.cn/2026/03/24/11648030.shtml

Yann LeCun 团队 LeWorldModel（LeWM）世界模型（新浪科技/DeepTech）：https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2026-03-24/doc-inhsarqw7531651.shtml

论文（arXiv PDF）：https://arxiv.org/pdf/2603.19312

从工作流到研究者：多智能体系统如何重塑 AI 的未来

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Published: March 21, 2026

从工作流到研究者：多智能体系统如何重塑 AI 的未来

AI智能体元年：从’云端对话’到’端侧执行’的物理世界革命

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Published: March 18, 2026

2026年为何被称为AI智能体元年？从理想汽车MindVLA-o1到高通端侧部署，从腾讯云QClaw到MiniMax多模态创作，本文深度解析从’云端对话’到’端侧执行’的物理世界革命。

从对话到行动：2026 年 AI 智能体技术趋势观察

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Published: March 17, 2026

引言：智能体的黎明

本周 AI 热点：大模型架构图画廊、‘无语言训练’猜想，以及 GPT‑5.4 的职业化拐点

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Published: March 16, 2026

这篇文章是我对过去一周中文 AI 媒体讨论最密集的几个点的“二次加工”：不复述新闻，而是把它们放进一个更可操作的技术坐标系里，顺便讲讲我认为接下来 3–6 个月最值得下注的研究与工程方向。

从”AI编辑部”到可落地的多智能体平台：我用 Sage 复盘一次端到端内容生产

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Published: March 15, 2026

话题引子：量子位在《我用10块钱的「熟虾」，搞了个AI编辑部！》里展示了一个“浏览器里开箱即用的多智能体编辑部”工作流（总编/记者/编辑/校对/排版/运营）。我读完的第一反应是：这类 demo 一旦进入真实生产，最大的挑战不在“能不能跑”，而在“能不能稳定、可控、可扩展地跑”。

这篇文章我想借它做一个切入点，介绍我在做的 Sage 多智能体平台（开源仓库：https://github.com/ZHangZHengEric/Sage）：如果把“AI编辑部”当作一个典型的长程多步骤任务，那么 Sage 关注的是它背后的工程化底座——编排模式、可观测性、上下文预算、安全沙箱、技能/工具/MCP 的可插拔，以及跨端的工作台体验。

AI 智能体的三大突破：从 Jeff Dean 预言到华为扩散模型

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Published: March 14, 2026

引言：智能体时代的黎明

AI 智能体的三大突破：从英伟达豪掷 260 亿到 DevOps 重塑

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Published: March 13, 2026

封面图最近 AI 圈的消息真是接二连三。英伟达宣布未来 5 年要投入 260 亿美元开发 AI 大模型，多智能体系统从概念验证迈向规模化应用，IDC 甚至预测智能体将重新定义 DevOps。作为一名长期关注 AI 智能体系统的研究员，我深感这些变化不仅仅是新闻头条，而是标志着 AI 发展进入了全新的阶段。