Agent 技术近年来从玩具级产品发展为实际问题解决工具，得益于底层模型和工程突破。大模型整合信息生成判断并自动获取信息源。Tool Use 中，Function Call 和 MCP 降低工具使用门槛，Browser Use 模拟人类操作解决问题。AI Coding 与 Agent 紧密相关，提升开发效率。关于终局，市场认为通用性和垂直性各有优劣且长期共存。强化学习是 Agent 的核心，状态、行动和激励信号至关重要。交互设计上，聊天框结合场景推荐 UI 被看好。嘉宾分享了产品 Sheet0 的优势，展示动态随机生成代码替代人工操作。工作流和智能体功能结合可更好解决问题。AI Coding 是大模型的‘灵巧手’。Agent 发展面临结果可信度和功能可靠性两大信任命题。未来能力将提升，但成本下降需时。判断 Agent 公司好坏需关注技术背景和激励信号设计1。