

>导语
在火山引擎Force原动力大会上，总裁谭待发布了AgentKit开发框架，并提出AI演进新范式。他认为，AI正从简单的问答交互走向复杂场景的“落地攻坚”，智能体（Agent）将取代传统App成为未来的核心计算单元，而安全能力需内生于设计之中。

## 大模型进入复杂场景攻坚期

谭待指出，过去大模型多用于问答式交互，如今已深入汽车、制造、餐饮等高复杂度行业。在这些场景中，AI需同时处理文本指令、视觉输入、传感器数据与工具输出。

例如在工厂中识别设备异常并调用维修工单系统，或在餐厅根据菜品图像自动生成营养分析与推荐。这要求模型具备类人的多模态理解与环境操作能力，而非仅依赖预设API，实现了从“聊天”到“干活”的质变。

## AgentKit破局开发瓶颈

“模型能力已足够强，但如何将其封装为稳定、可扩展的Agent，仍是行业瓶颈。”针对这一痛点，火山引擎正式发布AgentKit。

这套源自内部实践的智能体开发与运行框架，提供了任务规划、工具调用、记忆管理、安全沙箱与监控回溯等全链路组件，旨在大幅降低Agent开发门槛与运维成本，帮助企业打通技术落地的最后一公里。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 定义AI时代的新计算单元

谭待进一步预言 AI时代的基础设施核心，将从Web页面、移动App转向智能Agent。这意味着云架构需重构 数据库需支持Agent状态持久化，计算资源需按任务流动态调度，网络需保障多Agent协同的低延迟通信。“Agent不是功能模块，而是具备目标、记忆与行动能力的数字员工。”

同时，面对AI滥用风险，他强调安全能力需深度嵌入Agent运行全生命周期。火山引擎已在AgentKit中集成输入过滤、输出合规校验等机制，确保Agent在开放环境中可靠运行。

火山引擎总裁谭待 智能体将取代App成为未来计算核心单元



> AI技术正以前所未有的速度融入我们生活的方方面面，从离线也能运行的端侧应用，到改变医生培养模式的教学模型，再到让会议不再冲突的智能助理，新一轮的智能革命已经到来。本期资讯将带您一览支付宝、腾讯、谷歌等巨头在AI领域的最新动态，探索科技如何重塑医疗、办公和个人生活的未来。

## AI导师上岗，复旦中山医院革新医学教育

复旦大学附属中山医院最近推出了一款创新的AI教学大模型，旨在彻底改变医学教育的方式。这款模型致力于培养既有扎实专业技能，又兼具人文关怀的“有温度”的未来医生。通过模拟真实的临床环境和病例，AI可以为医学生提供个性化的学习路径和实时的互动反馈，这预示着人工智能技术将在更多专业领域引发深刻的变革，尤其是在内容创作、科学研究和医疗健康等人机交互场景中，对社会生产力和产业格局产生深远影响。

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## 手机秒变美容顾问，支付宝AI实现智能皮肤检测

支付宝近日推出了一项便民新功能 AI智能皮肤检测。用户只需通过手机轻松拍个脸，即可获得一份详尽的肤质报告和专业的个性化护理建议。这一功能的背后是先进的AI图像识别与分析技术，它旨在满足用户日益增长的移动影像和高效生活需求。这项创新有望在竞争激烈的智能手机应用市场中占据重要地位，并引发消费者的广泛关注。

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## 会议分身术成真，腾讯会议AI托管让你分身有术

开会时间冲突或需要紧急离场怎么办？腾讯会议给出了解决方案。最新上线的AI托管功能，深度整合了腾讯元宝AI助手，可以作为用户的“会议分身”。它能帮助用户自动加入会议、进行全程的智能记录和摘要，确保用户即使不在场，也不会错过任何关键信息与重要决策，彻底解决了“开会撞车”的难题。

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## Claude变身全能情报员，自动抓取网页与PDF

Anthropic旗下的大模型Claude再次迎来重磅升级，新功能使其能够直接抓取和理解网页及PDF文档中的内容。这意味着AI模型的信息获取能力实现了质的飞跃，能够瞬间变身为全能的情报分析员。这一突破性成果有望加速人工智能在知识管理、研究分析等领域的实际应用进程，对未来计算科学和相关产业发展具有深远影响。

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## 无网也能玩转AI，谷歌AI Edge Gallery让手机变身离线神器

谷歌最新发布的Google AI Edge Gallery应用，正式登陆Google Play商店。这款应用集成了强大的Gemma系列端侧模型，让手机无需联网即可实现图像识别、音频对话和文字交互等多种AI功能。该应用的最大亮点在于完全离线运行，从而提供了无与伦比的隐私保护。谷歌此举旨在为广大开发者和用户提供一个更高效、更安全的端侧人工智能体验平台。

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## 打破企业数据孤岛，DevRev推出对话式AI助手“Computer”

初创公司DevRev推出了一款名为“Computer”的对话式AI产品，其目标是解决长期困扰企业的软件数据孤岛问题。这款AI助手旨在赋能每一位企业员工，使其能够通过自然语言便捷地访问所需数据、管理工作日程，甚至代表用户执行特定操作。该产品定位超越了传统的聊天机器人和搜索界面，目前正在内部测试中，预计2025年正式发布。

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## 驱动移动AI时代，Arm发布全新Lumex平台

芯片巨头Arm在首届Arm Unlocked AI峰会上，正式推出了全新的Lumex计算子系统（CSS）平台。该平台包含了先进的C1 CPU集群和Mali G1-Ultra GPU，旨在为下一代移动设备带来前所未有的AI和游戏体验。Arm同时还提供了即用的AI开发环境，致力于引领一个“AI优先”的移动计算新时代，为智能手机注入更强大的AI动力。

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每日AI资讯0913：端侧AI火力全开，生活办公应用多点开花

> **颠覆AI计算模式  “热力学计算系统”技术重大突破  或重塑未来人工智能硬件**

## 告别传统计算瓶颈  探索人工智能硬件新范式

随着人工智能应用的飞速发展，对计算能力的需求呈指数级增长。传统的计算架构正面临功耗、散热以及处理特定类型计算任务时的效率瓶颈。科学家和工程师们一直在积极探索能够突破这些限制的全新计算模式。近日，一项关于 **“热力学计算系统”（Thermodynamic computing system）** 的重大研究突破引起广泛关注，这一技术或将为未来人工智能硬件的设计带来颠覆性变革。

### 热力学计算系统  利用物理过程驱动计算

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传统计算机依赖于数字信号在晶体管上的开关状态进行计算。而 **热力学计算系统** 则利用微观物理系统在热力学过程中的自然演化来执行计算任务。这一概念并非全新，但最新的研究成果（正如在 Nature 杂志上所发布的详细技术报告中所揭示的）表明，科学家们在构建实用且高效的、用于 AI 应用的热力学计算系统方面取得了实质性进展。

其核心原理可能涉及控制微观粒子或系统（例如微小磁体阵列、纳米机械谐振器等）在热噪声或热梯度驱动下的行为。通过巧妙地设计系统的结构和相互作用，这些微观系统的自发或受控的热力学弛豫过程可以被映射到计算问题的求解过程。例如，系统趋向于达到能量最低状态的过程可以用来解决优化问题，而其动态演化过程可以用来模拟或执行特定计算任务。

与传统计算相比，热力学计算在处理某些特定类型的计算任务（例如涉及概率推理、采样或模拟物理系统的任务）时可能具有天然的优势，并且理论上可能在能效方面实现突破。

### 重塑AI应用的硬件基础  热力学计算的潜力

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尽管仍处于早期阶段，但热力学计算系统对于人工智能应用的潜在价值巨大，尤其是在以下几个方面

*   **显著提升能效** AI 计算，特别是训练大型神经网络，消耗巨大的能源。热力学计算系统利用物理系统的热力学过程进行计算，理论上可以突破传统计算的 Landauer 极限（信息擦除所需最小能量），在特定任务上实现更高的计算能效，这对于边缘 AI 和可持续计算至关重要。
*   **解决特定AI计算挑战** 某些 AI 算法，如贝叶斯网络、蒙特卡洛方法或模拟退火等，其计算过程与热力学过程具有天然的相似性。热力学计算系统可能更高效地执行这些算法，从而加速特定 AI 模型的训练和推理。
*   **与神经形态计算相结合** 热力学计算的某些特性，例如其并行性和对随机性的内在处理能力，可能使其与模仿生物大脑结构的神经形态计算相结合，催生出全新的、更加类脑的 AI 硬件。
*   **应对未来计算需求** 随着 AI 模型规模的不断膨胀和计算需求的持续增长，热力学计算系统有望成为未来高性能、低功耗 AI 计算硬件的重要组成部分。

国内外学术界和产业界都对这一技术表示了浓厚兴趣（正如机器之心等媒体所报道的），并正在积极探索其工程实现和应用前景。

## 技术挑战与未来展望  将理论转化为现实

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尽管潜力巨大，将热力学计算系统应用于 AI 仍然面临诸多技术挑战

*   **系统的可控性和稳定性** 如何精确控制微观热力学系统的行为以执行复杂的计算任务，并在噪声环境中保持计算的稳定性，是核心难题。
*   **与现有计算生态的整合** 如何将热力学计算系统与现有数字计算系统有效地集成，构建混合计算平台，也是需要解决的问题。
*   **规模化制造** 将实验室成果转化为可大规模制造的、具有成本效益的芯片或系统，需要跨越巨大的工程障碍。

然而，Nature 等顶级期刊的最新研究成果表明，科学家们正在逐步克服这些挑战，并为热力学计算系统的实际应用铺平道路。未来的研究将聚焦于提升系统的计算能力、通用性和鲁棒性，并探索其在更广泛 AI 应用领域的潜力。

## 总结  热力学计算  开启AI硬件新纪元

关于热力学计算系统用于 AI 应用的最新研究突破，预示着人工智能硬件可能迎来一场深刻的变革。通过利用物理系统的热力学过程进行计算，这一技术有望突破传统计算的能效和性能瓶颈，尤其是在处理特定 AI 计算任务时展现出独特优势。尽管挑战依然存在，但这一领域的持续进展为构建更强大、更节能、更适应未来需求的 AI 计算平台提供了激动人心的可能性。热力学计算系统正开启一个全新的 AI 硬件时代。



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