微软推出全新Copilot智能体助力工作效率提升
微软近日宣布为其Microsoft 365客户增添两款人工智能 Copilot 智能体——研究员和分析师。这两款新工具将显著增强用户的数据分析与研究能力。
其中，”研究员”智能体采用 OpenAI o3 Deep Research 模型，并结合了 Copilot 的智能编排与搜索算法，能够执行多步骤的复杂推理任务。该功能不仅能够提出澄清性问题，还支持实时展示其思维链推理过程，从而确保研究结果的高度准确性和可靠性。
与此同时，”分析师”智能体则专注于数据转换与洞察生成。它基于 OpenAI o3-mini 模型，用户可以通过上传 Excel 文件并要求进行数据可视化和 Python 代码分析来快速获取业务见解。
自去年10月为安全运营中心（SOC）推出Security Copilot的抢先体验版本以来，微软持续拓展Copilot的应用场景。目前已有部分客户获得访问权限，并将在年底前完成所有客户的全面过渡。
此次新增的功能将进一步强化 Microsoft 365 的智能化水平，帮助用户更高效地处理数据与信息，释放生产力。
中国人工智能新秀 Manus 备受瞩目
自从上周初创公司 Monica 发布通用 AI 智能体 Manus 以来，在网络上迅速蔓延传播，并在全球引起了关注。Manus 声称是全球首款真正意义上的通用 AI 智能体，其整合了多个 AI 模型以及多种独立运行的智能体。Manus 似乎比较适合需要广泛使用开放互联网进行研究但范围相对有限的分析任务。Manus 每项任务的成本约为 2 美元，如果能加强服务器基础设施，或将成为个人用户的首选。
Manus 的工作过程相对透明且具有协作性，这一点非常有价值。它在执行过程中会主动提问，并将关键指令作为“知识”存储在其记忆中以备将来使用，从而提供了一个“易于定制的智能体”体验。虽然不确定将其与深度求索进行比较是否完全恰当，但这进一步证明了中国的 AI 公司并不是在追随西方同行的脚步：不仅在基础模型上进行创新，还在以自己的方式推动自主 AI 智能体的应用和发展。
—— 麻省理工科技评论
OpenAI推新工具帮助开发者构建AI智能体
OpenAI在周二推出了新的开发者工具，帮助开发者利用几个 API 构建先进的人工智能智能体，以应对来自中国AI创业公司日益激烈的竞争。人工智能智能体旨在独立执行复杂的现实世界任务，无需直接人为干预。这款名为 Responses API 的新工具对所有开发者免费开放使用。取代了Assistants API，后者将于2026年下半年逐步停用。过去几天，中国创业公司Manus推出的通用型AI代理引起了人们的关注。周二，Manus又宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。就在几周前深度求索还凭借其低成本模型震惊了硅谷。
—— 路透社
亚马逊 AWS 成立新团队专注于智能体 AI
亚马逊已在旗下 AWS 部门内组建了一个新团队，专门致力于开发人工智能智能体，即能够帮助人们实现生活部分自动化的系统。据路透社看到的一封发给员工的邮件，AWS 首席执行官马特·加曼表示，自主性人工智能有潜力成为 “AWS 下一个价值数十亿美元的业务”。据悉，曾长期担任 AWS 高管并曾领导该公司人工智能和数据团队的斯瓦米·西瓦苏布拉马尼亚姆将领导这个新的人工智能智能体团队。亚马逊似乎是最新一家顺应科技行业向人工智能智能体转型趋势的公司。亚马逊上周展示了即将应用于Alexa+的一些人工智能智能体功能。在演示中，Alexa +能够自动预订优步服务、浏览网站，还能完成一些通常由人类自己完成的其他任务。
—— Techcrunch、路透社
Google 在 Colab 中推出数据科学智能体
Google 今天在其免费云 Jupyter Notebook 环境 Colab 中添加了数据科学智能体，向 18 岁以上、特定国家/地区和语言的用户开放。Colab 中的数据科学智能体使用 Gemini 创建笔记本，消除了导入库、加载数据和编写模板代码等繁琐的任务。早期测试人员报告说，他们能够简化工作流程并比以往更快地发现见解，帮助研究实验室节省数据处理和分析时间。用户仅需上传数据文件和描述目标，批准智能体生成的计划后，即可观看数据科学智能体开始工作：在 Colab 笔记本中生成必要的代码、导入库并执行分析，最终生成完整的可执行笔记本和执行结果。
—— Google 博客
马化腾内部讲话：微信、QQ等产品将推出AI智能体
1月13日，腾讯召开2024年度员工大会。对广告和金融支付业务，马化腾表示可以把广告当作内容来看待，让用户有兴趣去看，并看好未来 AI 带给广告的提升空间。他同时强调腾讯一贯都是用比较稳健和长跑的理念做金融业务，正主动去风险。
马化腾提到腾讯会持续投入资源进行算力的储备，希望各个BG都能拥抱大模型的产品化落地场景，目前包括微信、QQ、输入法、浏览器等产品都将推出AI智能体，游戏、微信读书、腾讯视频等产品也将基于混元做更多AI探索。
—— 凤凰网科技
Google 演示可以辅助玩家的游戏智能体
Google 在推出Gemini 2.0 之后，还给出了多个由该模型驱动的演示示例，其中包含一个了辅助玩家游玩电子游戏的游戏智能体。演示中，用户分享正在玩的手机屏，并用语音和智能体沟通，游戏智能体可以仅根据屏幕上的动作来推断游戏情况，并在实时对话中提供下一步操作的最佳策略。 Google 特意提到，Gemini 2.0 可以理解 Android 手机的屏幕分享和用户的语音，直接做到演示中的内容，不需要额外的微调。Google 正在与 Supercell 等游戏开发商合作，探索这些智能体的工作方式，测试它们解释各种游戏规则和挑战的能力。
—— Google 频道
谷歌宣布推出帮助开源项目维护的 AI 智能体平台 Project Oscar
在印度班加罗尔谷歌 I/O Connect 开发者活动期间， Go 语言开发团队宣布推出 Project Oscar ，这是一个用于构建 AI 智能体开源平台，可以帮助软件产品团队监控问题或错误。通过 Project Oscar，开发者可以创建在整个软件开发生命周期中发挥作用的 AI 智能体。这些智能体可以是开发者智能体、规划智能机、运行时智能体或支持智能体。智能体可以通过自然语言进行交互，因此用户可以向它们发出指令，而无需重写任何代码。
Go 开发团队现在使用通过 Project Oscar 开发的 AI 智能体来接收问题报告并“通过审查这些数据或调用开发工具来丰富问题报告，以显示最重要的信息。”即使人类维护者不在线，智能体也会与报告问题的人进行互动以澄清任何问题。
—— Project Oscar，视频
DeepMind 推出“足球运动员”智能体机器人
Google DeepMind 研发的具身智能体(agent)微型人形机器人，不仅可以快速“奔跑”“过人”“进攻”，还可以阅读比赛，正确预测足球移动方向，以及阻挡对手射门等，并且可以在现实环境中进行对抗。使用深度强化学习训练低成本的现成机器人踢多机器人足球，机器人在训练后展现出的敏捷性和流畅性远超期望。智能体也涌现出了一些意想不到的策略，这些策略比脚本策略更充分地利用了系统的全部功能，而这些策略可能是人类根本没有想到的。该研究以4月封面文章的形式已发表在 Science Robotics 上，题为“利用深度强化学习让双足机器人掌握敏捷足球技能”。
视频中左侧为具有学习能力的机器人，右侧是作为参照以脚本编程的机器人。
—— Science Robotics ,arxiv
Google DeepMind 发布适用于 3D 虚拟环境的通用 AI 智能体 SIMA
DeepMind 曾发布过可以在“星际争霸 II”中达到人类“宗师”级别的 AlphaStar 人工智能，现在他们进一步从单个游戏转向通用的、可遵循指令的游戏人工智能智能体。在一份新技术报告中，Google DeepMind 介绍了 SIMA ，它是一种用于 3D 虚拟环境的通用 AI 智能体。 通过与游戏开发商合作， SIMA 对包括无人深空和模拟山羊等在内的各种视频游戏进行了训练。 这项研究标志着智能体首次证明它可以理解广泛的游戏世界，并像人类一样遵循自然语言指令执行其中的任务。DeepMind 希望通过这项研究，将通用智能体的能力从虚拟世界扩张到现实世界。
—— DeepMind 博客