3月18日晚，Minimax 悄悄上了波大分。更新了其最新的M2.7版本，并且官方还给出了一个核心定义：M2.7，是 MiniMax 第一代深度参与自身进化的模型。其不仅在指令遵循、办公协同、Coding 方面有明显提升，更重要的是它能够自主搭建 Agent ...

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它甚至能自行建构复杂的Agent Harness，也就是搭出一套完整的任务框架，调度多个 Agent 协作、组合各种技能和工具，把那些光靠单个模型根本搞不定的复杂任务给跑通，有点“最强赛博员工”那味了。

让几百人聚集在一起的，是当下最火的Agent开源框架，OpenClaw，别称“龙虾”。这款可以被直接部署在电脑本地的Agent，能像人类一样操作系统、访问文件、回复消息，同时突破生理极限，7*24小时不间断干活。

回看 2025 年 Q2 到 2026 年 Q1，AI 的发展路径清晰得惊人：上下文扩充、成本降低，最终催生了 Agent 的爆发。在这场狂奔中，MiniMax 仅用 270 余天就迭代了五个模型版本，点亮了从上下文长度到 Agent 能力所有的“技能点”，甚至跑走完了上市流程——对于一家只有四百余名员工的公司，这本身就是一场 AI Native ...

BaiFu 的现实开始暴走的那一周，他还在准备毕业答辩。 每天邮箱 99+未读，投资机构、创业团队、大厂 HR、开源社区的开发者……所有人都在找他。起因是一个十天做完的毕业设计，登上了 GitHub 全球趋势榜。Star ...

但在FOMO情绪驱使下，普通用户很快会发现，想养一只龙虾，成本十分高昂。除了要配备3000多元的Mac Mini，请人上门安装单次费用在50元到200元不等—— 而Token消耗，更是一个无底洞。有人晒出了一周烧掉14亿Token，一个月“烧”了1万多元的账单。