2026：具身智能软件——开发者工具、范式与方向
具身智能的未来之战，本质上将是一场软件范式的竞争。正如早期PC和智能手机的革命最终由操作系统和应用生态所定义，具身智能的泛化能力和落地速度，也取决于其软件开发工具链和范式的革新。本报告将聚焦于加速这一转折的三大核心软件范式，深入剖析其技术内涵、主流工具，并为具身智能开发者构建一份面向2026年的前瞻性技能图谱。
智能体决策机制深度剖析：ReAct、Plan-and-Execute与自适应策略
作为一名深耕人工智能领域多年的技术研究者，我深深感受到智能体(Agent)技术正在成为AI发展的关键转折点。从早期基于规则的专家系统，到如今融合大语言模型的智能代理，我们见证了决策机制从简单条件判断向复杂推理规划的演进历程。
在我的研究实践中，智能体决策机制的核心挑战始终围绕着如何在动态环境中做出最优决策。传统的决策树和状态机虽然逻辑清晰，但面对复杂多变的现实场景时显得力不从心。而随着GPT-4、Claude等大语言模型的兴起，我们迎来了前所未有的机遇——通过自然语言推理和规划，智能体可以展现出接近人类水平的决策能力。
当前主流的决策框架中，ReAct(Reasoning and Acting
阿里云 AI 搜索 DeepSearch 技术实践
阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。
阿里云智能达摩院AI产品矩阵
“人工智能”已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今，AI不再只是“能够在围棋比赛中战胜世界冠军”的技术了，人们对于它有了更多的期许。而在AI技术原子能力和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟，如何弥补这一鸿沟，为AI技术的终端用户产生真正的价值？本文中，达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。
