当大模型“能写会说”已成标配,Perplexity CEO 指出:下一战是“能做会执行”。文章揭示,行业正从堆参数的预训练时代,转向以推理模型为核心的系统工程——让 AI 像 Agent 一样规划、行动、拿结果。训练数据从“文本”变“任务轨迹”,商业路径从“卖 API”变“卖闭环”,谁先搭好“任务—反馈—资源”飞轮,谁就率先拿到 AGI 入场券。
当行业还在追逐层出不穷的 AI 框架时,Cursor、Perplexity、Lovable 等明星产品却反其道而行,用最底层的基本单元“搭积木”式地构建 Agent。本文深度解析这一“反框架”路线的技术逻辑:在模型与范式飞速迭代的当下,过度抽象反而成为创新与规模化的桎梏;而回归简单、可组合的 AI 原语,不仅性能更优、扩展更灵活,也让开发者真正拥有掌控未来的能力。