

>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。

![Google_AI_Studio_2025-12-22T02_21_10.215Z.png](https://static.downly.cn/images/e1e9d872f8102fa3eaa63b79fd1a0bf4.png)
<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



> 导语：谷歌宣布将强大的深度研究代理（Deep Research Agent）向开发者开放，该工具基于Gemini 3 Pro打造，具备自主迭代搜索与推理能力，同时推出了全新的DeepSearchQA基准以评估复杂任务表现。


## 开发者迎来最强科研助手

谷歌近日迈出了重要一步，正式更新并向开发者开放了其深度研究代理。这意味着，开发者现在能够将谷歌最先进的自主研究能力直接集成到自己的应用程序中。这款曾在2024年末Gemini应用中惊艳亮相的工具，终于走出了封闭生态。

## 迭代式搜索与Gemini 3 Pro加持

该代理采用了独特的迭代式研究方法。它不仅仅是简单地抓取信息，而是能够像人类研究员一样，自主制定搜索查询、阅读结果、识别知识盲点，并持续进行多轮搜索，直到构建出满意的答案。

![image.png](https://static.downly.cn/images/2bc3e5cdc510064b4d125f2f79eae7e4.png)

<center>图源备注：图片由AI生成</center>

新版本的性能得到了显著提升，其推理核心基于Gemini 3 Pro进行训练。经过特别优化，该系统在减少错误率和提高复杂任务报告质量方面表现优异，甚至略微超越了Gemini 3 Pro本身的直接网络搜索能力。尽管谷歌坦言深度研究系统目前仍存在一定的错误风险，但它已成为探索性资料收集的强大工具。
## 全新开源基准 DeepSearchQA

为了更精准地衡量AI的搜索能力，谷歌同步推出了名为DeepSearchQA的开源基准。谷歌认为，现有的测试标准无法真实反映复杂的多步骤网页搜索场景。

DeepSearchQA包含900个精心设计的手工因果链任务，跨越17个主题领域。在这个基准中，每一个步骤的执行都严格依赖于前一步的分析结果。它不仅评估答案的完整性，还衡量搜索精度和检索召回率，成为了诊断AI“思考时间”价值的重要工具。

## 丰富的功能与未来展望

目前，开发者通过API已可访问多种新功能：

*   PDF、CSV及文档分析
*   可控的报告结构
*   详细的来源引用
*   JSON模式输出

谷歌承诺，未来的更新将加入原生图表生成功能以及对自定义数据源的扩展支持。此外，一个新的标准化交互API也已进入公共测试阶段，旨在帮助开发者更便捷地与Gemini 3 Pro及深度研究代理进行交互，构建更复杂的AI应用。

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