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_NEWSDATE: 2026-06-01 | News by: APPSO | 有0人参与评论 | _FONTSIZE: _FONT_SMALL _FONT_MEDIUM _FONT_LARGE
而我们能感受到最直接的变化，大概就是未来的 Windows 电脑，或许会是一台真正的 AI Agent 电脑。
对于想在本地跑 LLM、又需要大内存和较强 AI 算力的人来说，RTX Spark 的出现，可能会成为除 Mac 之外的另一个选项。
有用 AI 时代到来，一切为 Agent 而生
如果把过去两年的行业变化归纳为一句话，那就是有用的 AI （useful AI）已经到来。而 Agentic AI 的第一批应用场景，正是软件开发。
全球有 3000 万到 4000 万职业开发者，GitHub commit 数量也在持续增长：2023 年约 3 亿，2024 年约 4 亿，2025 年前几个月达到 5 亿，2026 年前几个月接近翻了三倍。
黄仁勋借此反驳了「AI 会减少就业岗位」的说法。在他看来，AI 提高了工程师的产出，企业反而更愿意招聘更多工程师。究其原因，同样的人力成本可以创造更高生产力，软件开发的价值也会继续扩大。
更深层的变化发生在应用形态上。
过去的软件由应用、代码和操作系统组成，但智能体时代的计算方式则换了一套流程：用户给出目标，模型理解意图，运行环境调度流程，工具执行任务，记忆系统保存上下文，最后产出结果。
整个过程包含观察、理解、推理、规划、行动和工具调用。
在这个框架下，LLM 只是 Agentic 系统中的「思考模块」。完整的智能体还需要 harness，也就是调度和编排层；需要浏览器、电子表格、数据库、编译器、CAD 软件和数据处理引擎等工具；也需要短期记忆、长期记忆和运行环境。而这种 LLM+harness=Agent，再加工具、记忆和运行环境的模式将会是未来十年的应用基础。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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