Anthropic 开源“智能体技能”以定义企业级AI | 谷歌经济高效的 Gemini 3 Flash 登场，OpenAI 推出新型编码模型

Anthropic 开源“智能体技能”以定义企业级AI | 谷歌经济高效的 Gemini 3 Flash 登场，OpenAI 推出新型编码模型

互联AI系统的数字化呈现，影响着企业解决方案和编程，并融入了Anthropic、Google Gemini和OpenAI的创新元素。

今日看点

  • Anthropic已发布其“Agent Skills”（代理技能）技术作为一项开放标准，旨在促进业界在针对专业AI任务的模块化方法上趋同，微软已采纳该技术，OpenAI也拥有类似的架构。
  • 谷歌推出了Gemini 3 Flash，一个高度智能、多模态的大语言模型，能以显著降低的成本和更快的速度，为企业提供接近专业版（Pro）级别的性能。
  • Palona AI 凭借 Palona Vision 和 Workflow，已果断地垂直转型进入餐饮和酒店业，这标志着其正转向为解决现实世界问题提供专业化的实时“操作系统”。

主要动态

今天的AI格局出现了重大的结构性转变，预示着企业智能的未来架构，以及对更易用、更强大模型的持续追求。Anthropic率先采取行动，将其“Agent Skills”技术作为开放标准发布，挑战了传统的专有模型中心化观念，并树立了潜在的行业基准。此举有效地将一项最初的小众开发者功能转变为基础架构，微软等主要参与者已将Agent Skills集成到VS Code和GitHub中。开发者现在可以利用包含指令、脚本和资源的技能文件夹来教授AI系统如何稳定地执行专业任务，而无需依赖复杂、重复的提示。系统的“渐进式披露”确保了高效的token使用，允许庞大的技能库而不会使AI的工作记忆过载。关键是，OpenAI已被观察到在ChatGPT及其Codex CLI中采用了结构相同的架构，这预示着业界在如何向通用AI助手传授专业知识方面形成了强烈的共识。这一开放标准可能会重塑企业软件开发，推动一个单一的、适应性强的智能体，该智能体配备了庞大的专业能力库，而不是众多分散的系统，尽管围绕技能衰退和安全性问题依然存在。

与此同时，谷歌发布了Gemini 3 Flash，在AI成本效率战中发出了强力一击。这一新模型提供了接近SOTA（State-of-the-Art）的智能水平，与Gemini 3 Pro相当，但成本仅为一小部分，且处理速度有所提升。Gemini 3 Flash专为高频工作流和响应式智能体应用而设计，现已成为谷歌搜索AI模式和Gemini应用的默认模型。早期采用者，如法律平台Harvey和深度伪造检测公司Resemble AI，已经报告了在推理和处理速度方面的显著提升，使得以前不可能实现的“近实时”工作流成为可能。基准测试公司Artificial Analysis将Gemini 3 Flash加冕为知识准确性的新领导者，尽管存在增加token使用的“推理税”。然而，谷歌的激进定价，以及诸如用于精细成本控制的“思考级别”参数和针对重复查询可将成本降低高达90%的上下文缓存等功能，使其成为其智能层中最具成本效益的模型。此次发布强调了谷歌致力于使先进的多模态AI更易于访问，并为希望控制其AI支出的企业提供经济上可行的解决方案。

作为这些广泛基础性发展的补充，Palona AI通过推出Palona Vision和Palona Workflow，展示了垂直专业化的力量。这家初创公司从广泛的直接面向消费者的销售代理商转型，现在专注于餐饮和酒店业，将其多模态智能体套件转变为一个实时操作系统。Palona Vision利用现有店内摄像头分析排队长度和准备瓶颈等运营信号，而Palona Workflow则自动化从餐饮订单到收盘核对清单的多步骤流程。这种“数字总经理”方法为AI开发者强调了关键教训：深入领域专业知识的必要性，在“流沙基础”上构建模型无关的编排层，通过理解物理现实从“词语模型转向世界模型”，为结构化数据开发定制的内存架构（如“Muffin”），并通过GRACE等健壮框架确保可靠性。

最后，OpenAI悄然推出了GPT-5.2-Codex，这是一款先进的编码模型，承诺实现长程推理和增强的网络安全能力，而欧洲刑警组织发布了一份报告，展望到2035年可能出现的“机器人犯罪浪潮”，这严峻地提醒着人们快速发展的AI技术的双重用途性质。

分析师视角

今天的公告清晰地描绘了人工智能的双重发展轨迹：一方面是朝着通用、标准化智能的竞赛，另一方面是深入探索高度专业化的应用。Anthropic 将 Agent Skills 开源是一个分水岭时刻，它有可能标准化整个行业人工智能任务执行的核心语法。这一举动，与 OpenAI 的类似架构相呼应，预示着行业达成共识：通过模块化的“技能”来扩展人工智能能力是未来的方向，这将从根本上重新定义企业构建和部署人工智能的方式。与此同时，谷歌的 Gemini 3 Flash 普及了前沿智能，使强大且经济高效的模型随时可用于高吞吐量的企业工作流。人工智能的“闪电化”意味着“专业级”推理能力现在变得触手可及，这将迫使竞争对手适应，否则将在关键的成本-性能曲线上落后。相比之下，Palona 的故事提醒我们，尽管强大的通用模型和开放标准至关重要，但最终的价值将由深度嵌入特定行业垂直领域的人工智能系统来释放，这些系统将充当真正的“操作系统”，而不仅仅是会话界面。人工智能主导权的争夺战现在在两条战线上展开：一是统一开发的通用标准，二是提供切实、专业化价值的深度垂直解决方案。请关注 Agent Skills 标准的传播速度，以及企业如何利用 Gemini 3 Flash 等模型新获得的成本效益来变革高频、复杂的工作流。

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