Loop Engineering 火了：AI Agent 開始自己幹活，公司準備好背鍋了嗎？

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隨著這一飛輪的正式啟動與加速旋轉，從而推動了 Agentic AI 爆發拐點的到來。為此，儲瑞松提出了企業實現 Agentic 業務轉型所需的AI的五層技術棧地圖。第四層是 Agentic 平臺層。第五層是智能體與應用層，這是Agentic AI 真正為企業創造價值、交付業務結果之處。真正決定 Agentic 項目成敗的唯一標尺，是可衡量的業務產出。Agentic AI不僅是技術創新，更是業務變革儲瑞松強調，Agentic AI不僅是技術創新，更是業務變革。

北汽福田在養蝦過程中，從禁止使用Excel開始，逐步導入AI操作系統，實現更高效的養殖管理。這項技術讓AI從被動回答問題，進化到主動推動工作流程。最終，AI系統全面取代傳統管理工具，成為養蝦作業的核心。 W

Prime Intellect has released prime-rl version 0.6.0. The framework targets reinforcement learning on trillion-parameter Mixture-of-Experts (MoE) models. It focuses on heavy agentic workloads, like long-horizon software-engineering tasks. The research team trained GLM-5 on SWE tasks at up to 131k sequence length. Step times stayed under five minutes. The batch size was 256 rollouts. The run used only 28 H200 nodes. TL;DR prime-rl 0.6.0 trains trillion-parameter MoE models on agentic RL workloads. GLM-5 trained on SWE at 131k sequence length, sub-5-minute steps, 28 H200 nodes. Asynchronous RL disaggregates trainer and inference for independent optimization. Inference uses FP8, Wide EP, P/D disaggregation, KV offloading, and router replay. Training uses 3-D parallelism (FSDP, EP, CP) plus blo

近期，微軟雲中國研發團隊大裁員，讓地緣政治下的“脫鉤”與“切割”再度成為行業焦點，但很少有人記得這家巨頭曾在中國市場做過怎樣大膽的本土化嘗試。這段塵封的科技秘史的一角，藏在疫情前深圳平安金融大廈裡的一場閉門密談裡。據微軟知情人士向雷峰網透露，當時，時任平安聯席CEO的陳心穎與更高管理層，向微軟CEO薩提亞、Azure總裁Scott Guthrie等一行人介紹了平安在 “金融+科技”戰略轉型上的進展。薩提亞聽後表示驚歎，他感慨道，平安做科技業務的模式是：先想好要做什麼，然後再“生個孩子”，培養他去做，往往能做得不錯；而微軟的模式是：先生“孩子”，然後再給他找事做，結果經常做不好。這個形象的總結，被平安高層在後來數次公司內部會上提及、稱讚。彼時，這兩大中美巨頭正在嘗試強強聯合：微軟雲有意更換在華代理商，讓平安做中國區代理，而平安也在雲計算業務上野心勃勃，準備一展拳腳。於微軟而言，平安是一家在本土有極強政企信任度的巨頭，由它來做微軟雲在華代理商，會為微軟雲打開更大市場空間。於平安而言，作為雲市場的後來者，想要在極度內卷的紅海中搏殺出一席之地並非易事，這時候微軟雲伸出的橄欖枝，頗具吸引力。可以說，這是一場“雙向奔赴”。01微軟的隱痛：雲業務落地中國，不達預期這場洽談，源於微軟雲當年在華的深深焦慮，以及薩提亞治下微軟全面雲轉型的急迫。2014年，薩提亞·納德拉接任微軟CEO，提出了著名的“移動優先，雲優先”戰略，Azure被寄予厚望。然而，當微軟將目光投向中國這片龐大的增量市場時，卻一頭撞上了剛性的合規高牆——外資公有云不能在境內直接落地運營。為了繞開電信增值業務（IDC/ISP）限制，微軟在2013年初採取了“外資提供技術、本土企業代為運營”的模式，將運營權交給了世紀互聯，同時也找了一系列老牌IT分銷商來做渠道代理。但實行一段時間後，微軟還是覺得“慢了”。據多位外資雲老兵回憶，當時

一個不給標準答案的調參框架，更能激發AI Agent自主榨取數據庫性能。強調過程重於結果，給予解題能力比提供一百個標準答案更有效。這套方法讓Agent在沒有預設解答的情況下，自行探索最佳化路徑。