当AI公司都在产品层内卷，这家公司却在思考Frontier Research

从端到端语音到超级智能体，FlashLabs以前沿研究回应Agent时代的一次反共识下注。 OpenClaw的爆火，让AI Agent第一次被推向了真实的工程环境。 这一次，Agent不再只是Demo、插件或对话式工具，而是开始尝试进入企业内部，承担持续、复杂、可被验证的工作任务。但几乎与此同时，一个现实问题 也被清晰地暴露出来： 当Agent走向长期运行的真实工作流，它所面临的挑战，远不止是提示词或工具调用，而是部署成本、交互效率，以及底层模型是否 适合"常驻运行"。 这也迫使行业直面一个更底层、却迟早必须回答的问题—— 如果Agent的目标是成为可靠的数字员工，它是否还应该继续建立在上一代模型与交互假设之上？ 在这一阶段，行业事实上已经形成了一种隐含共识：Agent的问题，应当通过更快的产品迭代来解决。 更复杂的Prompt、更精细的流程编排和更丰富的工具调用，成为多数团队默认的前进方向。 但在FlashLabs看来，这种路径回避了一个更根本的问题： 如果底层模型本身并不适合长期运行与实时协作，那么再精巧的产品设计，也只是在放大系统的 结构性上限。 多数团队选择在既有模型能力之上加速产品化，尽快跑通应用与 ...