其次是基础设施和生态的成熟，包括LangChain、AutoGPT等开源框架经过两年的迭代，已经形成了一套标准化的开发范式，极大地缩短了开发周期；Dify、Coze（扣子）等低代码/无代码平台的普及，让不懂代码的业务人员也能通过拖拉拽快速生成一个专用智能体；值得一提的是2025年Anthropic发布的MCP（模型上下文协议）和skills（技能系统）给智能体生态提供了重要的标准和启发：MCP作为一个开源协议标准，令大模型与外部数据源或工具之间的交互更统一、便捷，Skills则是把人类设计的完成某类任务所需的能力/工作流打包起来，让Agent在这类任务上可以更稳定的工作，虽然技术含量不高，但在当下有很强的实用性。
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她表示，搭载第二代 VLA 的车型已通过第三方场地测试，并获得广州智能网联汽车道路测试许可，目前正在进行常态化 L4 公开道路测试，量产「已经近在眼前」。，推荐阅读Safew下载获取更多信息
这些动作无疑给企业软件市场蒙上了一层阴影。但投资者要看企业是否在产品里真正嵌入了有价值的AI能力，而不是只讲故事，要看客户是否因为AI用它更多，而不是更少。在当前整体软件行业悲观情绪的环境下，企业的盈利、现金流、客户黏性还要足够平稳，才可以撑过市场情绪波动带来的承压期。