110. 逐段讲解 Kimi K2 报告并对照 ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 等：“系统工程的力量”
张小珺Jùn｜商业访谈录
2025/07/30
110. 逐段讲解 Kimi K2 报告并对照 ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 等：“系统工程的力量”
110. 逐段讲解 Kimi K2 报告并对照 ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 等：“系统工程的力量”
张小珺Jùn｜商业访谈录
2025/07/30
本期节目聚焦于当前最前沿的 AI 智能体（Agent）技术，邀请了俄亥俄州立大学的语言智能体研究者郑博元，共同解读 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 等多篇技术报告。节目从智能体的基本定义与分类出发，深入探讨了不同技术路线的优劣、训练方法的关键环节，以及当前智能体在实际应用中的表现与挑战。
本期围绕 AI 智能体展开深度解析，涵盖其定义、分类与核心技术路线。嘉宾对比了 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 等模型，指出 Manus 采用上下文学习实现快速迭代，而端到端训练则适用于特定场景。讨论也聚焦 ChatGPT Agent 引发的行业反响及安全性问题，强调需引入 guard 机制控制风险。训练方面，合成数据、强化学习和安全机制被视为关键。各技术报告还分享了在数据合成、记忆管理、环境交互等方面的实践经验。最后展望了智能体未来的发展方向，包括自我提升能力、与人类协作方式的优化，以及个体化‘代理家族’的可能性。
02:13
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语言智能体能通过感知环境与执行动作实现自动化任务
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Manus 不训练模型，而是通过提示工程与多智能体设计实现快速迭代
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Agent 自动化行为可能造成 Agentic DDoS 攻击，影响互联网安全
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Kimi K2 引入 Fidelity Verification 机制确保数据准确性
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通过定义动作空间和小环境生成多样化任务，提高数据质量
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Qwen3-Coder 在 open router 平台使用排名高，并引入了 agentic browser use 任务。
2:03:30
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通过 To-Do Markdown 控制模型注意力，提高生成效率
2:09:28
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通过 reward model 模块判断探索是否成功，并将轨迹转为 API 供调用
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未来每人可能拥有多个 AI 代理组成的 “代理家族” 协助完成任务。
