摘要由 AI 生成
2026 年 8 月 13 日，甲子光年专访火思动力 CEO Kevin Ding。针对当前 AI Agent 市场选择难题，Kevin Ding 提出核心观点：评估一个 AI Agent 是否值得采用，不应仅看其宣称的能力或长期规划，而应聚焦于其在过去三十天内实际学会并掌握的技能与行为表现。该标准旨在通过短期内的快速迭代与实战反馈，验证 Agent 的真实智能水平与适应能力。
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甲子光年 zh
2026-08-13 08:00
火思动力（Pyromind Dynamics）创始人 Kevin Ding 认为，未来 Agent 竞争的关键在于其能否从工作结果中持续学习，而非仅看基础模型能力。该观点源于其在 GUI Agent 实验中观察到现有 Agent“会工作但不会成长”的瓶颈。目前，Salesforce 与 OpenAI 均强调上线后持续改进的重要性，而火思动力已率先将 Agent 持续学习产品化。Kevin Ding 指出，随着基础模型成熟、生产反馈数据积累及强化学习基础设施完善，市场需求与技术条件首次对齐，促使企业从“一次性交付”转向“上线即开始学习”的新模式。