现在大家都喊AI落地，模型厂商干脆全去卷Harness了。说白了，像Dify这种平台干的事，就是把Agentic workflows和RAG管道一股脑塞进同一个协作空间。它什么模型和工具调用都支持，私有化部署也搞得挺丝滑。团队从弄原型到上生产环境根本不用重写代码。这实际上就是智能体落地的基建。
光有基建肯定不够。智能体得知道怎么干活。最新研究在搞一种“计算机使用轨迹归纳”，实际上就是偷偷记录你的屏幕截图和键鼠动作。从这些日常操作里硬是提炼出能审计、能复用的符号任务模型。像hermes-agent，它主打“与你共同成长”，靠的就是狂吸这些真实操作轨迹，硬生生把自己磨成个熟练工。
更狠的来了。智能体现在琢磨起“自己卷自己”。那个AI4AI-Bench基准测试，专门去评测大模型在算法设计上的递归自我改进（RSI）能力。说白了就是，AI能不能改掉产生AI的训练算法，让下一代系统直接躺赢继承优势。这早就不是干具体活儿的层面了。人家要动的是底层逻辑。
从模仿人类操作、编排工作流，一路狂飙到追求递归自我进化。智能体早不是那种只会听指令的扳手了，它正变成能自我迭代的活系统。实际上，只有把工具链、学习能力和底层进化全给打通，AI落地这盘棋才算真正下活了。