模型实验室集体转向 Agent 赛道，推理与工具调用成新重心

Latent Space 在最新一期 AI News 中观察到，所有主流模型实验室（OpenAI、Google、Anthropic、Meta）已集体将研发重心从纯语言模型转向 Agent 能力。这一趋势体现在各家的发布路线、API 设计和评测基准上。

技术核心在于模型不再仅输出文本，而是原生支持 Tool Use、代码执行、多步推理和自主决策。这意味着推理引擎和训练框架需要重新设计：KV Cache 管理需支持长链工具调用，训练数据需包含大量 Agent 轨迹，对齐方法也从单纯的安全对齐扩展到行为对齐。

对工程团队而言，Agent 化模型对推理基础设施提出了更高要求——低延迟工具调用、状态持久化、错误恢复等能力成为刚需。这波转型将深刻影响从训练框架到推理引擎的整个技术栈。